Prédiction du risque de prêt
Comparaison des réseaux neuronaux et des SVM
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L'évaluation du risque de prêt joue un rôle central dans l'industrie financière, et les modèles prédictifs sont essentiels pour prendre des décisions de prêt en connaissance de cause. Ce projet de recherche se penche sur le domaine de l'évaluation du risque de prêt, un aspect critique de l'industrie financière, en proposant une approche innovante utilisant l'algorithme Feed Forward Neural Network (FNN). L'objectif principal est de comparer l'efficacité de l'algorithme FNN avec les machines à vecteurs de support (SVM) largement adoptées pour la prédiction du risque de prêt. L'ob...
L'évaluation du risque de prêt joue un rôle central dans l'industrie financière, et les modèles prédictifs sont essentiels pour prendre des décisions de prêt en connaissance de cause. Ce projet de recherche se penche sur le domaine de l'évaluation du risque de prêt, un aspect critique de l'industrie financière, en proposant une approche innovante utilisant l'algorithme Feed Forward Neural Network (FNN). L'objectif principal est de comparer l'efficacité de l'algorithme FNN avec les machines à vecteurs de support (SVM) largement adoptées pour la prédiction du risque de prêt. L'objectif est d'évaluer l'efficacité de l'algorithme FNN dans la prédiction des défauts de paiement, afin d'obtenir une compréhension globale de ses performances par rapport aux SVM. Les résultats obtenus sont prometteurs, indiquant la précision supérieure du modèle FNN par rapport au SVM. Cela met en évidence le potentiel de l'algorithme FNN pour révolutionner l'évaluation du risque de prêt. Nos résultats soulignent l'importance de tirer parti de l'IA et de la ML, en particulier des réseaux neuronaux, pour améliorer la précision et la fiabilité des systèmes de prédiction du risque de prêt. Les performances impressionnantes du modèle FNN le placent en position de changer la donne dans ce domaine, en offrant une précision et une fiabilité accrues dans les systèmes de prédiction du risque de prêt.
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