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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.5
- 수록면
- 232 - 239 (8page)
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본 논문에서는 신용카드 회원의 연체가능성을 사전 예측하는 모형을 회원의 카드 사용행태 및 입금 실적을 사용하여 개발하였다. 모형 개발에 사용된 데이터 마이닝 기법은 SVM (Support Vector Machine)으로 예측의 정확성에도 불구하고 대용량 데이터에의 적용에 한계가 있음이 알려져 있다. 본 논문에서는 연체 예측 문제가 일반적으로 갖고 있는 가지고 있는 Data Imbalance 문제, 신용카드 거래 데이터의 방대함을 고려한 Data Reduction 문제에 대한 해결책의 제시와 함께 SVM Ensemble 모형의 성능을 측정하였다.
목차
Abstract
1. Introduction
2. 신용카드 회원 연체가능성 예측
3. SVM 기반의 분류 모형 설계
4. 실험 설계
5. 실험 결과
6. 결론
7. 참고문헌
참고문헌 (0)
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