Previsione del rischio di prestito: Regressione logistica e reti neurali [Italian]

By Aditya Wanjale and Kirti Wanjale

La previsione del rischio di prestito fondamentale per le istituzioni finanziarie al fine di minimizzare i rischi di prestito. Questo studio analizza l'efficacia dei dati delle transazioni nella previsione del rischio di prestito, confrontando le prestazioni di due algoritmi popolari: la regressione logistica e le reti neurali feed-forward. La ricerca mira a valutare le capacit predittive, l'interpretabilit e l'applicabilit pratica di questi modelli nell'identificazione di potenziali inadempienze sui prestiti basate su modelli transazionali. I dati transazionali, acquisiti da Kaggle, sono stati sottoposti a una rigorosa pre-elaborazione e a un'ingegnerizzazione delle caratteristiche adattata alle caratteristiche uniche dei record delle transazioni finanziarie. Entrambi i modelli sono stati addestrati e valutati utilizzando metriche consolidate, tra cui accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1, per misurare in modo esaustivo le loro prestazioni nella previsione delle inadempienze sui prestiti. I risultati indicano diversi punti di forza tra i modelli: la regressione logistica dimostra una lodevole interpretabilit , raggiungendo al contempo metriche di prestazione competitive, mentre la rete neurale feed-forward mostra un'accuratezza predittiva pi elevata, sebbene con una maggiore complessit e una minore interpretabilit .

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 6206804372
• ISBN13: 9786206804376
• Release Date: April 2025
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 52 Pages
• Weight: 0.18 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"