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Veröffentlicht von:Gertrúd Bohnenkamp Geändert vor über 10 Jahren
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Classification of Credit Applicants Using Data Mining. Thema
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Gruppe E1-116 a Yue Sun Frank Moritz Jasmin Catovic André Bünger Supervisor: Thomas D. Nielson
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Aufgabenstellung Klassifizierung von Kreditnehmern mittels Datamining genutzte Techniken: –Entscheidungsbäume –Neuronale Netze –Naive Bayes Klassifizierer
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Aufbau der Präsentation verwendete Datenbank Benutze Algorithmen Experimente und Ergebnisse Schlussfolgerung
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Die Datenbank Name: –Determining the solidness of borrowers via Credit-Scoring Herkunft: –Statistisches Archiv der Universität München
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Datenbank 2 1000 Datensätze 21 Attribute –20 Merkmalsattribute 3 stetige 17 diskrete – 1 Zielattribut (kreditwürdig, nicht kreditwürdig)
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Trainings- und Testsets 5 verschiedene Sets Größe der Testsets : 300 Datensätze Größe der Trainingsets : –700 Datensätze –500 Datensätze –300 Datensätze –100 Datensätze
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Diskretisierung Naive Bayes benötige diskrete Attribute 2 verschiedene Methoden benutzt –vorgegebener Vorschlag (Expertenmeinung) –recursive minimal entropy partitioning (RMEP)
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RMEP teilt stetige Attribute, so dass Intervalle mit gleichem Zielattributwert gebildet werden Realisiert mit Weka DiscretizeFilter (MDL)
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Naive Bayes Klassifizierer basiert auf Bayes Theorie der bedingten Wahrscheinlichkeit Annahme das die Attribute unabhängig voneinander sind
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Struktur Creditabilit y F Worker Duratio n Balanc e Credit History...
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Entscheidungsbäume verwendete Software : Clementine 6.0 –Clementine verwendete den C5 Algorithmus –C5 ist eine Verbesserung von C4.5 –basiert auf ID3
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Neuronale Netze Verwendete Software : Clementine 6.0 –Vorwärtsverkettete Netze –eine versteckte Schicht mit 5 Neuronen
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Experimente Ziel: den besten Klassifizierer finden Variation von Parametern – Naive Bayes : m-estimate of probability – Entscheidungsbäume : Pruningrate, Kosten – neuronale Netze: Momentum, Lernrate
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Entscheidungsbäume Expertenmeinung
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Vergleich der Diskretisierungsmethoden bei 700 Datensätzen
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Vergleich der Klassifikation in kreditwürdig/nicht kreditwürdig bei 700 DS und Expertenmeinung pruning 150608099 class label 0101010101 0 48 474945513561393 1361683217229175241800204
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Probleme bei der Klassifikation Viele nichtkreditwürdige werden als kreditwürdig klassifiziert Mit erhöhtem Pruning werden mehr als kreditwürdig klassifiziert Problemlösungsversuch: –Kosten für Missklasssifikation erhöht –Ergebnis : keine Verbesserung
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Neuronale Netze trainiert mit 700 Datensätzen und Momentum = 0.5
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Vergleich der Klassifikation Learning rate 0.10.30.50.70.9 class label 0101010101 042513756405342504547 12618125182261813217636172 trainiert mit 700 Datensätzen, Expertenmeinung, momentum=0.5
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Probleme Viele Nichtkreditwürdige werden als kreditwürdig klassifiziert Stark unterschiedliche Ergebnisse bei Modellen mit den gleichen Parametern und Datensätzen (bis zu 17%)
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Naive Bayes Klassifizierer Expertenmeinung
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Vergleich von Expertenmeinung und RMEP bei 700 Datensätzen
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m0102050100 Class label 0101010101 0 48434842414932591972 1 3317634176281822218714195 Vergleich der Klassifikation bei 700 Datensätzen und Expertenmeinung
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Vergleich der besten Ergebnisse Entscheidungsbäume: Original : 72,07% mit pruningrate von 80 RMEP:71,20% mit pruningrate von 80 EM:73,40% mit pruningrate von 60 –Neuronale Netze original:74,07% mit alpha 0.5 und eta 0.5 RMEP:75,34% mit alpha 0.5 und eta 0.2 EM:74,53% mit alpha 0.5 und eta 0.1 –Naive Bayes Klassifizierer RMEP:74,73%mit m=5 EM:74,87%mit m=10
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Vergleich 2 0 1 insgesamt Entscheidungsbäume : 47% 86%73,40% Neuronale Netze: 46% 87%75,34% Naive Bayes Klassifizierer:53% 84% 74,87%
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Zusammenfassung bestes Resultat mit neuronalen Netzen aber keine großen Unterschiede Naive Bayes Klassifizierer klassifiziert nichtkreditwürdige Kreditnehmer am besten gleiche Probleme bei der Klassifikation von nichtkreditwürdigen Kreditnehmern
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Fazit bester Klassifizierer ist der Naive Bayes Klassifizierer, da er nichtkreditwürdige Kunden besser klassifiziert als die anderen zwei Methoden. dadurch Reduzierung der Kreditausfälle für die Bank
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