دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 48255
ترجمه فارسی عنوان مقاله

بهبود مطالعات تجربی در مورد آنسامبل های طبقه بندی کننده برای پیش بینی ورشکستگی و امتیازدهی اعتباری

عنوان انگلیسی
Improving experimental studies about ensembles of classifiers for bankruptcy prediction and credit scoring
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
48255 2014 6 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Expert Systems with Applications, Volume 41, Issue 8, 15 June 2014, Pages 3825–3830

ترجمه کلمات کلیدی
پیش بینی ورشکستگی - امتیازدهی اعتباری - آنسامبل های طبقه بندی کننده - درخت های تصمیم گیری - مدل دیریکله مبهم
کلمات کلیدی انگلیسی
Bankruptcy prediction; Credit scoring; Ensembles of classifiers; Decision trees; Imprecise Dirichlet model
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  بهبود مطالعات تجربی در مورد آنسامبل های طبقه بندی کننده برای پیش بینی ورشکستگی و امتیازدهی اعتباری

چکیده انگلیسی

Previous studies about ensembles of classifiers for bankruptcy prediction and credit scoring have been presented. In these studies, different ensemble schemes for complex classifiers were applied, and the best results were obtained using the Random Subspace method. The Bagging scheme was one of the ensemble methods used in the comparison. However, it was not correctly used. It is very important to use this ensemble scheme on weak and unstable classifiers for producing diversity in the combination. In order to improve the comparison, Bagging scheme on several decision trees models is applied to bankruptcy prediction and credit scoring. Decision trees encourage diversity for the combination of classifiers. Finally, an experimental study shows that Bagging scheme on decision trees present the best results for bankruptcy prediction and credit scoring.