The assessment of risk of default o

The assessment of risk of default on credit is important for financial institutions.
Logistic regression and discriminant analysis are techniques traditionally used in
credit scoring for determining likelihood to default based on consumer application
and credit reference agency data. We test support vector machines against these
traditional methods on a large credit card database. We find that they are competitive
and can be used as the basis of a feature selectionmethod to discover those features
that are most significant in determining risk of default.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Penilaian risiko default kredit penting untuk lembaga keuangan. Regresi logistik dan analisis diskriminan adalah teknik yang secara tradisional digunakan dalam kredit untuk menentukan kemungkinan ke default didasarkan pada konsumen aplikasi dan kredit data badan referensi. Kami menguji mesin vektor dukungan terhadap ini metode tradisional pada database besar kartu kredit. Kami menemukan bahwa mereka kompetitif dan dapat digunakan sebagai dasar selectionmethod fitur untuk menemukan fitur tersebut paling penting dalam menentukan risiko default.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Penilaian risiko default kredit penting bagi lembaga keuangan.
regresi logistik dan analisis diskriminan adalah teknik tradisional digunakan dalam
credit scoring untuk menentukan kemungkinan default berdasarkan aplikasi konsumen
dan data lembaga referensi kredit. Kami menguji dukungan mesin vektor terhadap ini
metode tradisional pada database kartu kredit yang besar. Kami menemukan bahwa mereka kompetitif
dan dapat digunakan sebagai dasar dari selectionmethod fitur untuk menemukan fitur-fitur
yang paling signifikan dalam menentukan risiko default.