Development of a credit scoring model using data mining techniques
การพัฒนาแบบจำลองการพิจารณาให้คะแนนสินเชื่อโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล
Keywords:
Decision Tree, Naïve Bayes Classification, Neural Network, Logistic Regression, Support Vector MachineAbstract
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
How to Cite
Issue
Section
License
บทความทุกบทความที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นลิขสิทธิ์ของ คณะวิทยาศาสตร์แฟละเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยหัวเฉียวเฉลิมพระเกียรติ