Marco de aprendizaje de adaptación de dominio explicativo para la puntuación crediticia en finanzas en línea a través del aprendizaje de transferencia adversarial y el modelo de fusión de conjuntos
Autores: Xu, Feiyang; Zhang, Runchi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Marco de aprendizaje de adaptación de dominio explicativo para la puntuación crediticia en finanzas en línea a través del aprendizaje de transferencia adversarial y el modelo de fusión de conjuntos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje de transferencia
Calificación crediticia
Adaptación de dominio
Distribución de características
árbol de decisión
SHAP.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje por transferencia adversarial se aplica ampliamente en visión por computadora debido a su notable capacidad para abordar la adaptación de dominio. Sin embargo, sus aplicaciones en la puntuación crediticia siguen siendo poco exploradas debido a la complejidad de los datos financieros.
Descripción
El aprendizaje por transferencia adversarial se aplica ampliamente en visión por computadora debido a su notable capacidad para abordar la adaptación de dominio. Sin embargo, sus aplicaciones en la puntuación crediticia siguen siendo poco exploradas debido a la complejidad de los datos financieros.