Krediidiriski hindamine valdavalt kategoriaalsete andmete põhjal
Abstract
Käesoleva magistritöö eesmärgiks on välja selgitada otstarbekad meetodid krediidiriski hindamiseks, kui argumenttunnused on valdavalt kategoriaalsed. Töös võrreldakse nelja erinevat prognoosimudelit – logistilist regressiooni, LASSO regressiooni, klassifitseerimispuud ning gradient boosting algoritmi. Töös kasutatav andmestik sisaldab infot väikelaenu saanud isikute kohta ning uuritavaks tunnuseks on laenu staatus, mis kirjeldab, kas laen on krediidiasutusele tagastatud või mitte.
Collections
The following license files are associated with this item:
Except where otherwise noted, this item's license is described as openAccess