Credit scoring using an Ant mining approach
Φόρτωση...
Ημερομηνία
Συγγραφείς
Goletsis, Y.,
Exarchos, T.P.,
Katsis, C. D.
Τίτλος Εφημερίδας
Περιοδικό ISSN
Τίτλος τόμου
Εκδότης
IOS Press
Περίληψη
Τύπος
Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο
Είδος περιοδικού
peer reviewed
Είδος εκπαιδευτικού υλικού
Όνομα συνεδρίου
Όνομα περιοδικού
Human systems management
Όνομα βιβλίου
Σειρά βιβλίου
Έκδοση βιβλίου
Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος
Περιγραφή
Credit scoring or credit risk assessment is a domain of major importance for financial institutions. Accurate predictions can lead to significant savings for the institutions. In the current work we evaluate the use of an Ant Colony System (ACS) in the problem of credit scoring. ACS are nature inspired algorithms that search for the optimal solution, by mimicking the functions of ants. In our application artificial ants are applied for rule extraction. The performance of ant based rule extraction is compared against six widely used classification methods. All tests are complemented with feature selection approaches, for dimensionality reduction. Our evaluation is performed using three different datasets with credit scoring instances. The obtained results indicate that the examined ant based approach, offers high accuracy comparative to the accuracies obtained by the rest of the classifiers. Considering the fact that our approach has the ability to extract classification rules, thus offering interpretation of results, it appears as a promising alternative classification method for credit scoring.
Περιγραφή
Λέξεις-κλειδιά
Credit scoring, ant colony systems, classification, feature selection, rule extraction
Θεματική κατηγορία
Παραπομπή
Σύνδεσμος
http://iospress.metapress.com/content/xrm2p10870k44104/
Γλώσσα
en
Εκδίδον τμήμα/τομέας
Όνομα επιβλέποντος
Εξεταστική επιτροπή
Γενική Περιγραφή / Σχόλια
Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών. Τμήμα Οικονομικών Επιστημών