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Evaluar el impago de los clientes es una base esencial para la emisin de crditos personales. En este artculo se estudia el desarrollo de un modelo de discriminacin de impagos de crditos personales basado en el conjunto heterogneo Super Learner para mejorar la precisin y la solidez de la discriminacin de impagos. En primer lugar, seleccionamos seis tipos de clasificadores individuales, como regresin logstica, SVM, y tres tipos de clasificadores de conjunto homogneo, como bosque aleatorio, para construir una biblioteca de candidatos a clasificadores base para Super Learner. A continuacin, utilizamos el mtodo de validacin cruzada de diez veces para ejercitar el clasificador base y mejorar su robustez. Calculamos la prdida total de los clasificadores base utilizando la diferencia entre los valores predichos y los reales y establecemos un modelo de optimizacin ponderado de los clasificadores base para resolver el peso ptimo del clasificador base, que minimiza la prdida total ponderada de todos los clasificadores base. De este modo, obtenemos el clasificador ensamblado heterogneo Super Learner. Por ltimo, utilizamos tres conjuntos de datos de crdito reales de la base de datos de la UCI relativos a Australia, Japn y Alemania y el gran conjunto de datos de crdito GMSC publicado por la plataforma Kaggle para probar la eficacia de los modelos ensamblados Super Learner. Tambin empleamos cuatro indicadores de evaluacin comnmente utilizados: la tasa de precisin, la tasa de error de tipo I, la tasa de error de tipo II y el AUC. En comparacin con los resultados de clasificacin de los clasificadores base y los modelos heterogneos como Stacking y Bstacking, los resultados muestran que el modelo ensamblado Super Learner tiene una mayor precisin de discriminacin y robustez.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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