När det gäller kreditpoäng är portföljer med låg fallissemang de portföljer för vilka det finns mycket lite förfallohistorik. Detta gör det problematiskt för finansinstitut att uppskatta en tillförlitlig sannolikhet för att en kund underlåter att betala ett lån. Bankreglering (Basel II Capital Accord) och bästa praxis kräver dock en korrekt och giltig uppskattning av sannolikheten för fallissemang. I denna artikel lämpligheten av semi-övervakade en-klass klassificering algoritmer som en lösning på lowdefault portfölj problem utvärderas. Prestanda hos enklassig klassificeringsalgoritmer jämförs med prestanda hos övervakade tvåklassig klassificeringsalgoritmer. Denna studie undersöker också lämpligheten av översampling, vilket är en vanlig metod för att hantera lågstandardportföljer. Bedömning av prestandan hos en och två klassens klassificeringsalgoritmer med hjälp av nio verkliga bankdatamängder, som har modifierats för att replikera portföljer med låga fallissemang, tillhandahålls. Våra resultat visar att endast i nära eller fullständig frånvaro av defaulters bör semi-övervakade en-klass klassificeringsalgoritmer användas i stället för övervakade två-klass klassificeringsalgoritmer. Dessutom demonstrerar vi för datamängder vars klassetiketter är ojämnt fördelade som optimerar tröskelvärdet för klassificeringsutmatningens avkastning, i många fall en förbättring av klassificeringens prestanda. Slutligen, våra resultat tyder på att översampling inte ger någon övergripande förbättring av de bäst presterande tvåklassiga klassificeringsalgoritmer.
Kennedy och Al. REF utvärderade lämpligheten hos halvövervakade klassificeringsalgoritmer av en klass mot övervakade klassificeringsalgoritmer av två klasser på portföljproblem med låg standard.
Using semi-supervised classifiers for credit scoring
{'venue': 'Journal of the Operational Research Society', 'journal': 'Journal of the Operational Research Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}