Optimizando el aprendizaje en conjunto para reducir los costos de clasificación errónea en las tarjetas de puntuación de riesgo crediticio
Autores: Martin, John; Taheri, Sona; Abdollahian, Mali
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Optimizando el aprendizaje en conjunto para reducir los costos de clasificación errónea en las tarjetas de puntuación de riesgo crediticio
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Modelos de puntaje de riesgo crediticio
Aprendizaje en conjunto
Algoritmos de aprendizaje automático
Criterios financieros
Costos de clasificación errónea
Instituciones crediticias
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Los modelos de puntuación de riesgo crediticio son utilizados por las instituciones crediticias para optimizar decisiones sobre aprobaciones de crédito. En los últimos años, el aprendizaje en conjunto ha sido frecuentemente utilizado para reducir costos de clasificación errónea en las puntuaciones de riesgo crediticio.
Descripción
Los modelos de puntuación de riesgo crediticio son utilizados por las instituciones crediticias para optimizar decisiones sobre aprobaciones de crédito. En los últimos años, el aprendizaje en conjunto ha sido frecuentemente utilizado para reducir costos de clasificación errónea en las puntuaciones de riesgo crediticio.