Modeli procjene kreditnog rizika zasnovani na hibridnim metodama dubinske analize i evolucijskom grupiranju : doktorski rad - Andrić, Kristina (K. Andrić; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019)
Procjena kreditnog rizika jedan je od ključnih faktora za uspješno poslovanje financijskih institucija. Izazov kod izrade modela procjene kreditnog rizika predstavljaju podaci koji su neuravnoteženi, nehomogeni, koji pokazuju nelinearne međuovisnosti, ili nisu odgovarajuće kvalitete. U okviru ovog rada razmatran je problem poboljšanja točnosti klasifikacije modela procjene kreditnog rizika korištenjem mehanizama adaptivnog evolucijskog grupiranja, kao i tehnika predobrade podataka dizajniranih specifično za neuravnotežene skupove podataka. U pregledu područja istraživanja dan je pregled metoda dubinske analize podataka i modela za procjenu kreditnog rizika, evolucijskih algoritama te metoda rješavanja problema s podacima. Okosnicu rada predstavlja formalna definicija i opis prototipa predloženog hibridnog okvira AEGiK za grupiranje podataka iz skupa neuravnoteženih, nehomogenih ili nepotpunih podataka korištenjem adaptivnog evolucijskog algoritma, kao pripremne faze za klasifikaciju klijenata. Problem neravnoteže se unutar okvira rješava korištenjem dva pristupa: metoda predobrade podataka i ugrađivanjem informacije o trošku pogrešne klasifikacije u algoritam, a problem kvalitete podataka korištenjem adekvatnih metoda pripreme ulaznog skupa podataka. Eksperimentalna evaluacija predloženog hibridnog okvira opisana je u praktičnom dijelu rada, te je stavljena u kontekst varijacije udjela primjera manjinske klase. Vrednovanje je obavljeno uz pomoć primjerenih metrika i funkcija cilja osjetljivih na trošak. Rezultati su potvrdili da primjena okvira AEGiK rezultira smanjenjem troška pogrešne klasifikacije i poboljšanjem točnosti klasifikacije. Primjena gotovo svih metoda predobrade podataka je također rezultirala smanjenjem troška pogrešne klasifikacije. Pritom je zabilježena varijabilnost u učinkovitosti primjene pojedinih metoda predobrade podataka, kao i metoda klasifikacija, u ovisnosti o razini neravnoteže uzorka. Ključne riječi: Dubinska analiza podataka, strojno učenje, neuravnoteženi skupovi podataka, evolucijske metode, grupiranje, hibridni modeli, genetički algoritmi, poboljšanje točnosti klasifikacije, modeli procjene kreditnoga rizika, adaptivno evolucijsko grupiranje, metode predobrade podataka, klasifikacija, učenje osjetljivo na trošak