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Previsão do risco de empréstimo: Regressão Logística vs. Redes Neuronais

by Kirti Wanjale , Aditya Wanjale
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786206804390
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento
  • Publisher Imprint: Edicoes Nosso Conhecimento
  • Publication Date:
  • Pages: 52
  • Original Price: GBP 38.19
  • Language: Portuguese
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 82 grams
  • BISAC Subject(s): Probability & Statistics / General

A previs�o do risco de cr�dito � crucial para as institui��es financeiras minimizarem os riscos de cr�dito. Este estudo investiga a efic�cia dos dados de transac��es na previs�o do risco de empr�stimos, comparando o desempenho de dois algoritmos populares: regress�o log�stica e redes neurais feed-forward. A investiga��o visa avaliar as capacidades de previs�o, a interpretabilidade e a aplicabilidade pr�tica destes modelos na identifica��o de potenciais incumprimentos de empr�stimos com base em padr�es transaccionais. Os dados transaccionais, adquiridos no Kaggle, foram submetidos a um pr�-processamento rigoroso e a uma engenharia de carater�sticas adaptada �s carater�sticas �nicas dos registos de transac��es financeiras. Ambos os modelos foram extensivamente treinados e avaliados utilizando m�tricas estabelecidas, abrangendo a exatid�o, a precis�o, a recorda��o e a pontua��o F1 para medir de forma abrangente o seu desempenho na previs�o de incumprimentos de empr�stimos. Os resultados indicam pontos fortes variados entre os modelos: a regress�o log�stica demonstra uma interpretabilidade louv�vel, ao mesmo tempo que alcan�a m�tricas de desempenho competitivas, enquanto a rede neural feed-forward apresenta uma maior exatid�o de previs�o, embora com maior complexidade e menor interpretabilidade.

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