Clasificación precisa de la calificación crediticia mediante Ensemble GradientBoost
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La industria crediticia ha crecido muy rápidamente en casi todo el mundo. La concesión de créditos se considera una actividad empresarial que genera beneficios para los bancos y otras instituciones financieras. Sin embargo, los préstamos también pueden ser una fuente de riesgo de pérdidas. La reciente crisis financiera ha llamado la atención de los bancos y otras instituciones financieras sobre el riesgo de crédito. Por ello, el Comité de Basilea pidió a todos los bancos e instituciones financieras que aplicaran un sistema de calificación crediticia para ayudar a estimar el nivel de...
La industria crediticia ha crecido muy rápidamente en casi todo el mundo. La concesión de créditos se considera una actividad empresarial que genera beneficios para los bancos y otras instituciones financieras. Sin embargo, los préstamos también pueden ser una fuente de riesgo de pérdidas. La reciente crisis financiera ha llamado la atención de los bancos y otras instituciones financieras sobre el riesgo de crédito. Por ello, el Comité de Basilea pidió a todos los bancos e instituciones financieras que aplicaran un sistema de calificación crediticia para ayudar a estimar el nivel de riesgo de crédito. El método de scoring de crédito se ha desarrollado para seleccionar un modelo mejor en la predicción del riesgo de crédito. Los métodos de minería de datos son superiores a los métodos estadísticos para tratar los problemas de Credit Scoring, especialmente para las relaciones no lineales entre variables. El proceso de clasificación se llevará a cabo para clasificar a los posibles prestatarios en dos clases: posibles prestatarios buenos y posibles prestatarios malos, basándose en las características de los posibles prestatarios y utilizando el método de conjunto GradientBoost.
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