Development of a credit scoring model using data mining techniques

การพัฒนาแบบจำลองการพิจารณาให้คะแนนสินเชื่อโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล

  • ชลลดา ม่วงธนัง คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม
  • สุรศักดิ์ มังสิงห์
  • นิเวศ จิระวิชิตชัย
คำสำคัญ: ต้นไม้การตัดสินใจ, การจำแนกกลุ่มนาอีฟเบย์, โครงข่ายประสาท, การถดถอยแบบโลจิสติก, ซับพอร์ตเวคเตอร์แมชชีน

บทคัดย่อ

งานวิจัยได้นำเสนอแบบจำลองการให้คะแนนสินเชื่อ และทดสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองการให้คะแนนสินเชื่อโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลจากกลุ่มข้อมูล 2 กลุ่มข้อมูล คือ ประเทศออสเตรเลีย และประเทศเยอรมัน รวมเป็นจำนวน 1,678 ตัวอย่าง โดยสร้างแบบจำลองการให้คะแนนสินเชื่อด้วยอัลกอริทึม 5 วิธี ได้แก่ ต้นไม้การตัดสินใจ การจำแนกกลุ่มนาอีฟเบย์ โครงข่ายประสาทการถดถอยแบบโลจิสติก และ ซับพอร์ตเวคเตอร์แมชชีน เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองการให้คะแนนสินเชื่อ จากการทดสอบพบว่าคุณลักษณะที่ดีที่สุดคือ โครงข่ายประสาท ทั้ง 2กลุ่มข้อมูล โดยแบบจำลองมีประสิทธิภาพ 90.14% ของข้อมูลจากประเทศออสเตรเลีย และ 90.08%ของข้อมูลจากประเทศเยอรมัน

Downloads

Download data is not yet available.
เผยแพร่แล้ว
2021-06-27
การอ้างอิงบทความ
ม่วงธนังช., มังสิงห์ส., & จิระวิชิตชัยน. (2021). Development of a credit scoring model using data mining techniques: การพัฒนาแบบจำลองการพิจารณาให้คะแนนสินเชื่อโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี หัวเฉียวเฉลิมพระเกียรติ, 7(1), 82-93. ืบค้น จาก https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/scihcu/article/view/244011
ประเภทบทความ
บทความวิจัย