Pärna, Kalev, juhendajaPajumets, AnnelaTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut2022-06-152022-06-152022http://hdl.handle.net/10062/82592Käesoleva 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.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalgradient boostingklassifitseerimispuuLASSO regressioonlogistiline regressioonkategoriaalsed tunnusedcategorical variableslogistic regressionLASSO regressionclassification treekrediidiriskcredit riskinfo:eu-repo/semantics/masterThesis