首页> 外文OA文献 >ANALISIS KOMPARASI METODE NAIVE BAYES DAN DECISION TREE PADA KLASIFIKASI DEBITUR UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN KREDIT
【2h】

ANALISIS KOMPARASI METODE NAIVE BAYES DAN DECISION TREE PADA KLASIFIKASI DEBITUR UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN KREDIT

机译:确定债务可行性的债务人分类中朴素贝叶斯和决策树方法的比较分析

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Sejalan dengan pertumbuhan dan perkembangan bisnis, masalah perkreditan tetap menarik untuk dikaji dan diungkap. Beberapa penelitian bidang komputer telah banyak dilakukan untuk mengurangi resiko kredit yang menyebabkan kerugian perusahaan. Dalam penelitian ini dilakukan komparasi algoritma Naive Bayes dan C4.5 yang di aplikasikan terhadap konsumen yang mendapat pembiayan kredit baik yang bermasalah dalam pembayaran angsurannya maupun tidak. Dari hasil pengujian dengan mengukur kinerja kedua algoritma tersebut menggunakan metode pengujian Cross Validation, Confusion Matrix dan Kurva ROC, diketahui bahwa algoritma C4.5 memiliki accuracy yang tinggi yaitu 91.08% dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes accuracy 85.20%. Nilai AUC untuk C4.5 juga menunjukan nilai yang lebih tinggi yaitu 0.715 dibandingkan algoritma Naive Bayes yaitu 0.713. Nilai AUC untuk metode C4.5 menunjukan nilai yang lebih tinggi dibandingkan Naive Bayes.
机译:随着业务的增长和发展,信用问题仍然是值得研究和发现的有趣问题。已经进行了一些计算机研究以减少导致公司损失的信用风险。在这项研究中,对朴素贝叶斯算法和C4.5算法进行了比较,该算法适用于接受信用付款的消费者,无论他们是否有分期付款的问题。从通过使用交叉验证,混淆矩阵和ROC曲线测试方法测量这两种算法的性能的测试结果可以看出,与Naive Bayes准确度85.20%算法相比,C4.5算法具有91.08%的高精度。与Naive Bayes算法的0.713相比,C4.5的AUC值也显示出更高的0.715。 C4.5方法的AUC值显示的值高于朴素贝叶斯。

著录项

  • 作者

    DAVID SEPTIYAN;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号