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학술논문

Learning Bayesian Network Classifiers for Credit Scoring

이용수 0

영문명
발행기관
한국자료분석학회
저자명
안성진(Sung Jin Ahn)
간행물 정보
『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.10 No.6, 3017~3032쪽, 전체 16쪽
주제분류
자연과학 > 통계학
파일형태
PDF
발행일자
2008.12.30
4,720

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

영문 초록

In this paper, we will evaluate the power and usefulness of Bayesian network classifiers for financial credit scoring. Various types of Bayesian network classifiers will be evaluated and contrasted including unrestricted Bayesian network classifiers learnt using a global score metric. For comparison, two of statistical classifiers will be evaluated. The experiments will be carried out on three real life credit scoring data sets. It will be shown that general Bayesian network classifiers learned by a global score search have a good performance and by using the Markov blanket concept, a natural form of input selection is obtained, which results in parsimonious and powerful models for financial credit scoring.

목차

1. Introduction
2. Bayesian Network Classifiers
3. Experimental Results
4. Conclusions
References

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APA

안성진(Sung Jin Ahn). (2008).Learning Bayesian Network Classifiers for Credit Scoring. Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 10 (6), 3017-3032

MLA

안성진(Sung Jin Ahn). "Learning Bayesian Network Classifiers for Credit Scoring." Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 10.6(2008): 3017-3032

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