Мета дослідження - визначення точності класифікації позичальників кредиту банку за допомогою байєсівських класифікаторів (БК) вох типів; математичне обгрунтування та опис алгоритмів реалізації обох моделей та обчислення їх алгоритмічної складності; розробка необхідного математичного апарату та виконання обчислювальних експериментів з метою побудови класифікаторів у формі байєсівських мереж (БМ) на основі фактичних статистичних даних щодо кредитоспроможності фізичних осіб. Створено методику побудови та використання наївного та доповненого деревом БК під час розв'язання практичних задач оцінювання кредитоспроможності позичальників кредитів; виконано аналіз алгоритмічної складності розроблених алгоритмів; побудовано класифікаційні моделі у формі БМ на основі фактичних статистичних даних із банківської системи та виконано порівняльний аналіз результатів застосування розроблених класифікаторів. Встановлено, що доповнений деревом класифікатор має більшу обчислювальну складність, ніж наївний БК, але він показує кращу точність результатів класифікації позичальників кредитів на дві групи: групу тих, хто повертає кредит, і проблемну.

  Повний текст PDF - 323.629 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"