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Feature Selection in Credit Scoring Model for Credit Card Applicants in XYZ Bank: A Comparative Study
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- 발행기관
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- 간행물
- International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.10 No.5 (2015.05)바로가기
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- 페이지
- pp.17-24
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A246073
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- The performance of credit scoring models is determined by the used features. The relevant features for credit scoring usually are determined unsystematic and dominate by arbitrary trial. This paper presents a comparative study of four feature selection methods, which use data mining approach in reducing the feature space. The final results show that among the four feature selection methods, the Gini Index and Information Gain algorithms perform better than others with the classification accuracy of 75.46% and 75.44% respectively.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Data Mining and Feature Selection
2.1. Information Gain
2.2. Gain Ratio
2.3. Gini Index
2.4. Chi-Squared Statistics
3. Credit Scoring Applications
4. The Proposed Model
5. Results
6. Conclusions
Acknowledgements
References
키워드
credit card credit scoring bank feature selection저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
- 간기
- 월간
- pISSN
- 1975-0080
- 수록기간
- 2008~2016
- 등재여부
- SCOPUS
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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