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1 篇 misiorek pawel
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Decision Trees as Interpretable Bank Credit Scoring Models 14th

Decision Trees as Interpretable Bank Credit Scoring Models

引用

14th International Scientific Conference on Beyond databases, Architectures, and Structures (BDAS) Held at the 24th IFIP World Computer Congress (IFIP WCC)

作者： Szwabe, Andrzej Misiorek, Pawel Poznan Univ Tech Inst Control Robot & Informat Engn Ul Piotrowo 3a PL-60965 Poznan Poland

ISBN: (纸本)9783319999876

We evaluate several approaches to classification of loan applications that provide their final results in the form of a single decision tree, i.e., in the form widely regarded as interpretable by humans. We apply state-of-the-art credit scoring-oriented classification algorithms, such as logistic regression, gradient boosting decision trees and random forests, as components of the proposed algorithms of decision tree building. We use four real-world loan default prediction data sets of different sizes. We evaluate the proposed methods using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) but we also measure the models' interpretability. We verify the significance of differences between AUC values observed when using the compared techniques by measuring Friedman's statistic and performing Nemenyi's post-hoc test.

关键词： data extraction and integration Credit scoring Expert systems and artificial intelligence Big data data processing performance

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