Combinação de classificadores para inferência dos rejeitados
AUTOR(ES)
Ricardo Ferreira da Rocha
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
16/03/2012
RESUMO
Em problemas de credit scoring, o interesse é associar a um elemento solicitante de algum tipo de crédito, uma probabilidade de inadimplência. No entanto, os modelos tradicionais utilizam amostras viesadas, pois constam apenas de dados obtidos dos proponentes que conseguiram a aprovação de uma solicitação de crédito anterior. Com o intuito de reduzir o vício amostral desses modelos, utilizamos estratégias para extrair informações acerca dos indivíduos rejeitados para que nele seja inferida uma resposta do tipo bom/- mau pagador. Isto é o que chamamos de inferência dos rejeitados. Juntamente com o uso dessas estratégias utilizamos a técnica bagging (bootstrap aggregating ), que é baseada na construção de diversos modelos a partir de réplicas bootstrap dos dados de treinamento, de modo que, quando combinados, gera um novo preditor. Nesse trabalho discutiremos sobre alguns dos métodos de combinação presentes na literatura, em especial o método de combinação via regressão logística, que é ainda pouco utilizado, mas com resultados interessantes. Discutiremos também as principais estratégias referentes à inferência dos rejeitados. As análises se dão por meio de um estudo simulação, em conjuntos de dados gerados e em conjuntos de dados reais de domínio público.
ASSUNTO(S)
estatística riscos financeiros combinação de classificadores credit scoring regressão logística bagging combinação de modelos inferência dos rejeitados estatistica bagging credit scoring logistic regression model combination reject inference
ACESSO AO ARTIGO
http://www.bdtd.ufscar.br/htdocs/tedeSimplificado//tde_busca/arquivo.php?codArquivo=5010Documentos Relacionados
- Combinação de múltiplos classificadores para reconhecimento de face humana
- Combinação de múltiplos classificadores para identificação de materiais em imagens ruidosas.
- Combinação de classificadores na categorização de textos
- Uma Análise Comparativa entre Sistemas de Combinação de Classificadores com Distribuição Vertical dos Dados
- Classificação de imagens tomográficas de ciência dos solos utilizando redes neurais e combinação de classificadores.