Naslov (srp)

KOMPARATIVNA ANALIZA MODELA KREDITNOG SKORINGA : KONVENCIJALNI VS MODELI BAZIRANI NA MAŠINSKOM I DUBOKOM UČENJU

Autor

Rankov, Milovan

Opis (eng)

Abstract. This research paper presents a comparative analysis of credit scoring models, focusing on comparing logistic regression with models based on machine and deep learning. Accuracy, precision, F1, recall, Gini and AUC will be used as performance indicators and the basis for comparing model efficiency. One of the main goals of this research is to transparently compare different models and point out their advantages and disadvantages. The „Kaggle" database on debtor behaviour will be used for empirical analysis, and the modeling itself will be done in the PyCharm development environment using the Python programming language. One of the main results of the research is that models based on deep learning are far more efficient than other models, viewed through the prism of the mentioned performance indicators

Opis (srp)

Apstrakt. Ovaj istraživački rad predstavlja komparativnu analizu različitih modela kreditnog skoringa, fokusirajući se na poređenje logističke regresije sa naprednim modelima mašinskog i dubokog učenja. Kao indikatori performansi modela i osnova za poređenje njihove efikasnosti biće korišćeni tačnost, preciznost, F1, opoziv, Gini i AUC. Jedan od osnovnih ciljeva ovog rada jeste da na transparentan način prikaže efikasnost različitih model i ukaže na njihove prednosti odnosno nedostatke. Za emprijsku analizu biće korišćena „Kaggle” baza podataka o ponašanju dužnika, a samo modeliranje će biti rađeno u razvojnom okruženju PyCharm koristeći Python programski jezik. Jedan od osnovnih rezultata istraživanja jeste da su modeli bazirani na dubokom učenju daleko efikasniji od ostalih modela, posmatrano kroz prizmu pomenutih indikatora performansi

Jezik

srpski

Datum

2025

Licenca

Ovo delo je licencirano pod uslovima licence
Creative Commons CC BY-NC-ND 4.0 - Creative Commons Autorstvo - Nekomercijalno - Bez prerada 4.0 International License.

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode

Predmet

Ključne reči: modeli kreditnog skoringa, logistička regresija, mašinsko učenje, duboko učenje

Key Words: credit scoring models, logistic regression, machine learning, deep learning.

Deo kolekcije (1)

o:28218

Ekonomski fakultet