Development of a credit scoring model using data mining techniques

การพัฒนาแบบจำลองการพิจารณาให้คะแนนสินเชื่อโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล

Authors

  • ชลลดา ม่วงธนัง คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม
  • สุรศักดิ์ มังสิงห์
  • นิเวศ จิระวิชิตชัย

Keywords:

Decision Tree, Naïve Bayes Classification, Neural Network, Logistic Regression, Support Vector Machine

Abstract

The research presented a credit scoring model and tested the performance of the credit scoring model using data mining techniques. From the two data groups, Australia and Germany are 1,678 samples. The credit scoring model using 5 algorithms: Decision Tree, Naïve Bayes Classification, Neural Network, Logistic Regression and Support Vector Machine. To test the performance of the credit rating model from testing, it is found that the best feature is Neural Network from two data groups were model for efficiency of 90.14% of the Australian data and 90.08% of the German data.

Downloads

Published

2021-06-27

How to Cite

ม่วงธนัง ช., มังสิงห์ ส. ., & จิระวิชิตชัย น. . (2021). Development of a credit scoring model using data mining techniques: การพัฒนาแบบจำลองการพิจารณาให้คะแนนสินเชื่อโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล. Huachiew Chalermprakiet Science and Technology Journal, 7(1), 82–93. retrieved from https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/scihcu/article/view/244011

Issue

Section

Research Articles