Application of Machine Learning Models within Credit Risk Modelling – Petr Nguyen
Petr Nguyen
Master's thesis
Application of Machine Learning Models within Credit Risk Modelling
Aplikace modelů strojového učení v rámci modelování kreditního rizika
Abstract:
Tato diplomová práce se zabývá implementací vlastního rámce strojového učení (ML), který byl vyvinut v Pythonu a aplikován na aplikační scoringová data amerických hypotečních úvěrů (HMEQ). Tento ML rámec zahrnuje 8 klasifikačních modelů, jmenovitě logistickou regresi, rozhodovací strom, Gaussovský naivní Bayes, k-nejbližších sousedů, náhodný les, gradientní boosting, model podpůrných vektorů a neuronovou …moreAbstract:
This Master’s thesis deals with the custom machine learning implementation framework that was developed in Python and applied to the application scoring data of US home equity loans (HMEQ). The ML framework involves eight classification models, namely Logistic Regression, Decision Tree, Gaussian Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine, and Neural Network …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 25. 5. 2023
Identifier:
https://vskp.vse.cz/eid/90599
Thesis defence
- Date of defence: 15. 6. 2023
- Supervisor: Petr Teplý
- Reader: Luděk Palán
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/90599
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme:
Bankovnictví a pojišťovnictví
Theses on a related topic
-
Payment card fraud detection using machine learning
Angelina Uvaliyeva -
Credit Scoring Using Ensemble Machine Learning Methods
Jan Helcl -
Webová aplikace umožňující uživateli řídit a snižovat rizika a hrozby spojené s investováním do kryptoměn
Marek Mikula -
Správa informací o zranitelnostech pomocí webové aplikace
Ľubomír Ivan -
Návrh webové aplikace pro analýzu rizik
Lenka Krýzová -
Útoky na webové aplikace
Radovan Palinkáš -
Bezpečnostní analýza webové aplikace
Matěj Řezníček -
Webová aplikace pro zabezpečení serverů
Ondřej Šerek