I detta dokument har vi föresatt oss att jämföra flera tekniker som kan användas i analysen av obalanserade kreditscoring dataset. I ett kreditscoring sammanhang förekommer ofta obalanserade datamängder eftersom antalet förfallna lån i en portfölj vanligtvis är mycket lägre än antalet observationer som inte är förfallna. Förutom att använda traditionella klassificeringsmetoder såsom logistisk regression, neurala nätverk och beslut träd, kommer detta papper också att undersöka lämpligheten av gradient öka, minst kvadratstöd vektor maskiner och slumpmässiga skogar för lån standard förutsägelse. Fem verkliga kreditscoring dataset används för att bygga klassificeringar och testa deras prestanda. I våra experiment, ökar vi gradvis klassobalansen i var och en av dessa datauppsättningar genom att slumpmässigt undersampla minoritetsklassen av defaulters, för att identifiera i vilken utsträckning den prediktiva kraften i respektive teknik påverkas negativt. Det prestandakriterium som valts för att mäta denna effekt är arean under mottagarens karakteristiska kurva (AUC); Friedmans statistik och Nemenyi post hoc tester används för att testa betydelsen av AUC-skillnader mellan tekniker. Resultaten från denna empiriska studie visar att den slumpmässiga skogen och lutning öka klassificeringen fungerar mycket bra i ett kredit poäng sammanhang och kan hantera jämförelsevis väl med uttalade klassobalanser i dessa datamängder. Vi fann också att, när man ställs inför en stor klass obalans, C4.5 beslut träd algoritm, quadratic discriminant analys och k-nearest grannar presterar betydligt sämre än de bäst presterande klassificerare.
När det gäller kreditansökningar jämför författarna till REF flera tekniker som kan användas i analysen av obalanserade kreditscoring dataset.