Open Daily: 10am - 10pm | Alley door pickup 10am - 7pm 3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611

  • Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Vorhersage von Kreditrisiken: Neuronale Netze und SVMs im Vergleich

Vorhersage von Kreditrisiken: Neuronale Netze und SVMs im Vergleich

Wanjale, Kirti
Wanjale, Aditya

Paperback

Probability & Statistics

ISBN10: 6208638895
ISBN13: 9786208638894
Publisher: Verlag Unser Wissen
Published: Feb 8 2025
Pages: 60
Weight: 0.21
Height: 0.14 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: German
Die Bewertung von Kreditrisiken spielt in der Finanzbranche eine zentrale Rolle, und Vorhersagemodelle sind für fundierte Kreditentscheidungen unerlässlich. Dieses Forschungsprojekt befasst sich mit dem Bereich der Kreditrisikobewertung, einem kritischen Aspekt der Finanzindustrie, und schlägt einen innovativen Ansatz vor, der den Algorithmus des Feed Forward Neural Network (FNN) nutzt. Das Hauptaugenmerk liegt auf dem Vergleich der Wirksamkeit des FNN-Algorithmus mit den weit verbreiteten Support Vector Machines (SVM) zur Vorhersage von Kreditrisiken. Ziel ist es, die Effektivität des FNN-Algorithmus bei der Vorhersage von Kreditausfällen zu bewerten, um ein umfassendes Verständnis seiner Leistung im Vergleich zu SVM zu erlangen. Die erzielten Ergebnisse sind vielversprechend und weisen auf eine höhere Genauigkeit des FNN-Modells im Vergleich zu SVM hin. Dies unterstreicht das Potenzial des FNN-Algorithmus, die Kreditrisikobewertung zu revolutionieren. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung des Einsatzes von KI und ML, insbesondere von neuronalen Netzen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Kreditrisikoprognosesystemen zu verbessern. Die beeindruckende Leistung des FNN-Modells positioniert es als Wegbereiter in diesem Bereich, da es die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Kreditrisikoprognosesystemen verbessert.

Also from

Wanjale, Kirti

View All

Also in

Probability & Statistics

View All