Kreditrisken är den mest utmanande risk som det finansiella institutet är exponerat för. Kreditpoäng är den huvudsakliga analytiska tekniken för kreditriskbedömning. I detta dokument är en hybridmodell för poängsättning utformad som tillämpar ensembleinlärning för kreditbeviljande beslut. Hybridmodellen kombinerar kluster- och klassificeringsteknik. Ten Support Vector Machine (SVM) klassificerare används som medlemmar i ensemble modell. Eftersom även en liten förbättring i kredit värdering noggrannhet orsakar betydande förlust minskning, då tillämpningen av ensemble i hybrid modell leder till bättre prestanda klassificering. En riktig datauppsättning används för att testa modellens prestanda. Testresultaten visar att den föreslagna hybriden SVM-ensemble har bättre klassificeringsnoggrannhet jämfört med andra metoder.
År 2011 Ahmed m.fl. Designad en hybrid ensemble modell för kreditrisk som kombinerar både klusterering och klassificering REF.
A Hybrid Support Vector Machine Ensemble Model for Credit Scoring
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}