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Synopsis
La prédiction du risque de prêt est cruciale pour les institutions financières afin de minimiser les risques de prêt. Cette étude examine l'efficacité des données transactionnelles dans la prédiction du risque de prêt, en comparant les performances de deux algorithmes populaires : la régression logistique et les réseaux neuronaux feed-forward. La recherche vise à évaluer les capacités prédictives, l'interprétabilité et l'applicabilité pratique de ces modèles dans l'identification des défauts de paiement potentiels sur la base de modèles transactionnels. Les données transactionnelles, acquises sur Kaggle, ont subi un prétraitement rigoureux et une ingénierie des caractéristiques adaptée aux caractéristiques uniques des enregistrements de transactions financières. Les deux modèles ont été largement entraînés et évalués à l'aide de mesures établies, englobant l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1, afin d'évaluer de manière exhaustive leur performance dans la prédiction des défauts de paiement. Les résultats indiquent des forces variées entre les modèles : la régression logistique démontre une interprétabilité louable tout en atteignant des mesures de performance compétitives, tandis que le réseau neuronal feed-forward présente une précision prédictive plus élevée, mais avec une complexité accrue et une interprétabilité réduite.
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Pr?diction du risque de pr?t
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Pr?diction du risque de pr?t
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Prédiction du risque de prêt : Régression logistique et réseaux neuronaux (French Edition)
Seller: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Prédiction du risque de prêt : Régression logistique et réseaux neuronaux
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Editions Notre Savoir Apr 2025, 2025
ISBN 10: 6206804364
ISBN 13: 9786206804369
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Taschenbuch
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 52 pp. Französisch. Seller Inventory # 9786206804369
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Prédiction du risque de prêt : Régression logistique et réseaux neuronaux
Print on DemandSeller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La prédiction du risque de prêt est cruciale pour les institutions financières afin de minimiser les risques de prêt. Cette étude examine l'efficacité des données transactionnelles dans la prédiction du risque de prêt, en comparant les performances de deux algorithmes populaires : la régression logistique et les réseaux neuronaux feed-forward. La recherche vise à évaluer les capacités prédictives, l'interprétabilité et l'applicabilité pratique de ces modèles dans l'identification des défauts de paiement potentiels sur la base de modèles transactionnels. Les données transactionnelles, acquises sur Kaggle, ont subi un prétraitement rigoureux et une ingénierie des caractéristiques adaptée aux caractéristiques uniques des enregistrements de transactions financières. Les deux modèles ont été largement entraînés et évalués à l'aide de mesures établies, englobant l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1, afin d'évaluer de manière exhaustive leur performance dans la prédiction des défauts de paiement. Les résultats indiquent des forces variées entre les modèles : la régression logistique démontre une interprétabilité louable tout en atteignant des mesures de performance compétitives, tandis que le réseau neuronal feed-forward présente une précision prédictive plus élevée, mais avec une complexité accrue et une interprétabilité réduite. Seller Inventory # 9786206804369
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Pr?diction du risque de pr?t : R?gression logistique et r?seaux neuronaux (French Edition)
Seller: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.
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Pr?diction du risque de pr?t : R?gression logistique et r?seaux neuronaux (French Edition)
Print on DemandSeller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom
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Pr?diction du risque de pr?t : R?gression logistique et r?seaux neuronaux (French Edition)
Print on DemandSeller: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germany
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Prédiction du risque de prêt : Régression logistique et réseaux neuronaux
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Editions Notre Savoir Apr 2025, 2025
ISBN 10: 6206804364
ISBN 13: 9786206804369
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Taschenbuch
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La prédiction du risque de prêt est cruciale pour les institutions financières afin de minimiser les risques de prêt. Cette étude examine l'efficacité des données transactionnelles dans la prédiction du risque de prêt, en comparant les performances de deux algorithmes populaires : la régression logistique et les réseaux neuronaux feed-forward. La recherche vise à évaluer les capacités prédictives, l'interprétabilité et l'applicabilité pratique de ces modèles dans l'identification des défauts de paiement potentiels sur la base de modèles transactionnels. Les données transactionnelles, acquises sur Kaggle, ont subi un prétraitement rigoureux et une ingénierie des caractéristiques adaptée aux caractéristiques uniques des enregistrements de transactions financières. Les deux modèles ont été largement entraînés et évalués à l'aide de mesures établies, englobant l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1, afin d'évaluer de manière exhaustive leur performance dans la prédiction des défauts de paiement. Les résultats indiquent des forces variées entre les modèles : la régression logistique démontre une interprétabilité louable tout en atteignant des mesures de performance compétitives, tandis que le réseau neuronal feed-forward présente une précision prédictive plus élevée, mais avec une complexité accrue et une interprétabilité réduite.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Französisch. Seller Inventory # 9786206804369
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Prédiction du risque de prêt : Régression logistique et réseaux neuronaux
Seller: preigu, Osnabrück, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Prédiction du risque de prêt : Régression logistique et réseaux neuronaux | Kirti Wanjale (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2025 | Editions Notre Savoir | EAN 9786206804369 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Seller Inventory # 132557982