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Tipo de Mídia:
Texto
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Formato:
.pdf
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Tamanho:
547,08
KB
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Título: |
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Avaliacão de risco de crédito utilizando grupo de classificadores |
Autor: |
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Renato Hudson de Andrade
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Categoria: |
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Teses e Dissertações |
Idioma: |
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Português |
Instituição:/Parceiro |
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[cp] Programas de Pós-graduação da CAPES
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Instituição:/Programa |
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UFMG/ESTATÍSTICA |
Área Conhecimento |
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ESTATÍSTICA |
Nível |
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Mestrado
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Ano da Tese |
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2008 |
Acessos: |
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488 |
Resumo |
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Uma das maiores aplicacoes da Estatistica no ambiente nanceiro sao os modelos de
analise de risco de credito. Esta dissertacao avalia o desempenho dos seguinte modelos
de classificacao no contexto de risco de credito: regressao logistica, rede bayesiana
ingenua, maquina de vetor suporte, aprendizagem baseada em racioncinio e arvore de
classificacao. Ao final caracterizou-se as principais vantagens e desvantagens de cada uma
das abordagens.
A seguir, avaliou-se as alternativas existentes para a combinacao dos classificadores.
O grau de acerto das predicoes quando o grupo de classificadores de utilizado no lugar de
um unico modelo de classificacao de superior ao melhor classificador individual. |
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