Luận văn: Ứng dụng giải thuật phân lớp dự đoán rủi ro tín dụng (ĐH Bách Khoa HN)

Luận văn: Ứng dụng các giải thuật phân lớp trong dự đoán rủi ro tín dụng. Nghiên cứu chuyên sâu về các mô hình và phương pháp phân tích rủi ro hiệu quả.

Trường đại học

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2016

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG I: TỔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP

1.1. Bài toán phân lớp dữ liệu

1.1. Định nghĩa phân lớp dữ liệu

1.2. Bài toán phân lớp dữ liệu trong thực tiễn

1.3. Các bước thực hiện của kỹ thuật phân lớp

1.2. Một số phương pháp phân lớp dữ liệu

1.1. Phương pháp cây quyết định

1.2. Phương pháp thống kê - Navie Bayes

1.3. Máy veotor hỗ trợ (SVM)

1.4. Mạng nơ ron nhân tạo

1.5. Phương pháp phân lớp dựa trên luật mờ

1.3. Kết chương

2. CHƯƠNG II: BÀI TOÁN DỰ ĐOÁN RỦI RO TÍN DỤNG

2.1. Phân loại rủi ro tín dụng trong ngân hàng

2.2. Các khái niệm cơ bản về hoạt động tín dụng trong ngân hàng

2.3. Các nhóm rủi ro tín dụng trong ngân hàng

2.4. Bài toán phân lớp rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Đại Duong

2.2. Bộ dữ liệu sử dụng trong bài toán

2.2. Lựa chọn giải thuật giải quyết bài toán

2.3. Kết chương

3. CHƯƠNG III: MẠNG NƠ RON PHÂN LỚP MỜ MIN MAX

3.1. Khái niệm hyperbox mờ

3.2. Mạng nơ ron phân lớp mờ min max

4. CHƯƠNG IV: TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG DỰ ĐOÁN RỦI RO TÍN DỤNG

5. CHƯƠNG V: KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Ứng dụng giải thuật phân lớp rủi ro tín dụng

Trong kỷ nguyên bùng nổ thông tin, các tổ chức tài chính lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Dữ liệu này chứa đựng thông tin quan trọng về khách hàng, lịch sử giao dịch và các yếu tố khác ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, việc trích xuất và sử dụng hiệu quả thông tin này là một thách thức lớn. Các giải thuật phân lớp nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để giải quyết vấn đề này. Mục tiêu chính là xây dựng mô hình phân lớp rủi ro tín dụng chính xác, giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính đưa ra quyết định cho vay thông minh hơn, giảm thiểu rủi ro vỡ nợ và tối ưu hóa lợi nhuận. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng các giải thuật phân lớp phổ biến để dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng. Cụ thể, luận văn sẽ trình bày chi tiết về các kỹ thuật phân lớp dữ liệu khác nhau, quy trình xây dựng và đánh giá mô hình, cũng như ứng dụng thực tế trong môi trường ngân hàng. Việc ứng dụng thành công các giải thuật này có thể mang lại lợi ích to lớn cho ngành tài chính, góp phần vào sự phát triển kinh tế bền vững.

1.1. Bài toán phân lớp dữ liệu Định nghĩa và ứng dụng

Phân lớp dữ liệu là một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu và học máy. Mục tiêu là gán các đối tượng dữ liệu vào các lớp (hoặc nhóm) đã được định nghĩa trước dựa trên các thuộc tính của chúng. Trong bài toán dự đoán rủi ro tín dụng, các lớp có thể là "khách hàng có khả năng trả nợ cao", "khách hàng có khả năng trả nợ trung bình" và "khách hàng có khả năng trả nợ thấp". Các ứng dụng của phân lớp dữ liệu rất đa dạng, bao gồm dự đoán bệnh tật, phân loại văn bản, nhận dạng ảnh và đánh giá rủi ro tín dụng bằng machine learning. Theo tài liệu, "Nhu cầu khai phá dữ liệu và các tri thức tiềm ẩn trong CSDL lớn là một nhu cầu cấp thiết trong sự phát triển của các doanh nghiệp".

1.2. Các bước thực hiện kỹ thuật phân lớp dữ liệu

Quá trình xây dựng một mô hình phân lớp dữ liệu thường bao gồm các bước sau: Thu thập và tiền xử lý dữ liệu (xử lý dữ liệu mất mát, chuẩn hóa dữ liệu); Chọn lọc đặc trưng (feature engineering); Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra; Chọn giải thuật phân lớp phù hợp (các thuật toán phân lớp phổ biến như Decision Tree, SVM, Random Forest, Neural Network); Huấn luyện mô hình trên tập huấn luyện; Đánh giá độ chính xác của mô hình dự đoán trên tập kiểm tra; Tối ưu hóa mô hình (tối ưu hóa mô hình phân lớp) bằng cách điều chỉnh các tham số hoặc sử dụng các kỹ thuật ensemble learning.

II. Phân tích bài toán dự đoán rủi ro tín dụng thực tế

Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro lớn nhất mà các ngân hàng và tổ chức tài chính phải đối mặt. Việc dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng là vô cùng quan trọng để giảm thiểu rủi ro vỡ nợ và duy trì hoạt động kinh doanh ổn định. Bài toán phân lớp rủi ro tín dụng bao gồm việc phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên đặc trưng tín dụng của họ. Các đặc trưng này có thể bao gồm lịch sử tín dụng, thu nhập, nghề nghiệp, tài sản đảm bảo và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Theo tài liệu, các ngân hàng thường dựa trên kinh nghiệm của chuyên viên để đánh giá rủi ro, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng cao. Việc ứng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu trong ngân hàng giúp đưa ra quyết định khách quan và chính xác hơn.

2.1. Các khái niệm cơ bản về hoạt động tín dụng

Hoạt động tín dụng là quá trình cấp vốn cho các cá nhân hoặc tổ chức với cam kết hoàn trả trong tương lai. Rủi ro tín dụng phát sinh khi người vay không có khả năng hoặc không sẵn sàng trả nợ theo thỏa thuận. Các ngân hàng sử dụng nhiều công cụ và phương pháp để quản lý rủi ro tín dụng, bao gồm đánh giá tín dụng, xác định lãi suất, yêu cầu tài sản đảm bảo và sử dụng các công cụ phái sinh. Theo tài liệu, lượng thông tin thu thập về khách hàng của Ngân hàng TMCP Đại Dương rất lớn, nhưng việc trích rút thông tin quan trọng để dự đoán rủi ro chưa được áp dụng.

2.2. Bộ dữ liệu và lựa chọn giải thuật phân lớp

Việc lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp là yếu tố then chốt để xây dựng một mô hình dự đoán rủi ro tín dụng chính xác. Bộ dữ liệu cần chứa đầy đủ thông tin về khách hàng, bao gồm các đặc trưng tín dụng quan trọng và nhãn (label) cho biết khách hàng đã trả nợ đúng hạn hay không. Việc lựa chọn giải thuật phân lớp phụ thuộc vào đặc điểm của bộ dữ liệu và mục tiêu của bài toán. Các giải thuật phổ biến bao gồm Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, SVM và mạng nơ-ron (neural network).

III. Các phương pháp phân lớp dữ liệu phổ biến hiện nay

Hiện nay, có rất nhiều thuật toán phân lớp trong dự đoán tín dụng được sử dụng. Các thuật toán này có ưu và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của bộ dữ liệu và mục tiêu của bài toán. Một số thuật toán phổ biến bao gồm Decision Tree, SVM, Random Forest, Naive Bayes và Logistic Regression. Các thuật toán này được đánh giá dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, khả năng khái quát hóa và khả năng giải thích.

3.1. Giải thuật cây quyết định Decision Tree Ưu nhược điểm

Decision Tree là một thuật toán phân lớp đơn giản và dễ hiểu. Thuật toán này xây dựng một cây quyết định dựa trên các thuộc tính của dữ liệu. Mỗi nút trên cây đại diện cho một thuộc tính, và mỗi nhánh đại diện cho một giá trị của thuộc tính đó. Ưu điểm của Decision Tree là dễ hiểu, dễ giải thích và có thể xử lý dữ liệu có cả thuộc tính định lượng và định tính. Nhược điểm là dễ bị overfitting và không ổn định.

3.2. Support Vector Machine SVM Tìm siêu phẳng tối ưu

Support Vector Machine (SVM) là một thuật toán phân lớp mạnh mẽ, dựa trên việc tìm kiếm một siêu phẳng (hyperplane) tối ưu để phân chia các lớp dữ liệu. SVM có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến tính bằng cách sử dụng các hàm kernel. Ưu điểm của SVM là hiệu quả trong không gian chiều cao và có khả năng khái quát hóa tốt. Nhược điểm là khó giải thích và đòi hỏi nhiều thời gian huấn luyện.

3.3. Ứng dụng Random Forest trong dự đoán rủi ro

Random Forest là một thuật toán ensemble learning, kết hợp nhiều Decision Tree để tạo ra một mô hình phân lớp mạnh mẽ hơn. Random Forest giảm thiểu overfitting và tăng cường độ chính xác. Ưu điểm của Random Forest là độ chính xác cao, khả năng khái quát hóa tốt và khả năng xử lý dữ liệu có nhiều thuộc tính. Nhược điểm là khó giải thích hơn Decision Tree.

IV. Ứng dụng mạng nơ ron Neural Network trong dự đoán

Mạng nơ-ron (Neural Network) là một thuật toán phân lớp phức tạp, mô phỏng cấu trúc của bộ não con người. Neural Network có khả năng học các mẫu phức tạp trong dữ liệu và đạt được độ chính xác cao. Tuy nhiên, Neural Network đòi hỏi nhiều dữ liệu huấn luyện và khó giải thích. Các loại mạng nơ-ron thường được sử dụng bao gồm mạng nơ-ron truyền thẳng (feedforward neural network) và mạng nơ-ron hồi quy (recurrent neural network).

4.1. Mạng nơ ron truyền thẳng Feedforward Neural Network

Đây là loại mạng nơ-ron đơn giản nhất, dữ liệu chỉ truyền theo một chiều từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra. Mạng nơ-ron truyền thẳng thường được sử dụng cho các bài toán phân lớp đơn giản.

4.2. Mạng nơ ron hồi quy Recurrent Neural Network

Đây là loại mạng nơ-ron có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi (sequence data). Mạng nơ-ron hồi quy có các kết nối hồi tiếp (feedback connections), cho phép thông tin từ các bước thời gian trước đó được lưu trữ và sử dụng trong các bước thời gian sau. Mạng nơ-ron hồi quy thường được sử dụng cho các bài toán như dự đoán chuỗi thời gian và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

V. Đánh giá hiệu quả mô hình dự đoán rủi ro tín dụng chính xác

Việc đánh giá rủi ro tín dụng sau khi xây dựng là rất quan trọng. Các chỉ số đánh giá thường được sử dụng bao gồm confusion matrix, AUC, phân tích ROC và độ chính xác. Confusion matrix cho biết số lượng các trường hợp được phân loại đúng và sai. AUC (Area Under the Curve) là diện tích dưới đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic), cho biết khả năng phân biệt giữa các lớp của mô hình. Độ chính xác là tỷ lệ các trường hợp được phân loại đúng.

5.1. Phân tích ROC và AUC Đo lường khả năng phân biệt

Phân tích ROC và AUC là các công cụ quan trọng để đánh giá khả năng phân biệt giữa các lớp của mô hình phân lớp. Đường cong ROC vẽ biểu đồ mối quan hệ giữa tỷ lệ dương tính thật (True Positive Rate) và tỷ lệ âm tính giả (False Positive Rate). AUC là diện tích dưới đường cong ROC, có giá trị từ 0 đến 1. Một mô hình có AUC càng cao thì khả năng phân biệt giữa các lớp càng tốt.

5.2. Confusion Matrix Đánh giá chi tiết kết quả phân loại

Confusion Matrix là một bảng cho biết số lượng các trường hợp được phân loại đúng và sai. Bảng này bao gồm các giá trị như True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN) và False Negative (FN). Confusion Matrix cho phép đánh giá chi tiết kết quả phân loại của mô hình và xác định các loại lỗi thường gặp.

VI. Kết luận và hướng phát triển trong tương lai

Luận văn đã trình bày một cách tổng quan về việc ứng dụng các giải thuật phân lớp vào bài toán dự đoán rủi ro tín dụng. Các kết quả nghiên cứu cho thấy các giải thuật phân lớp có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình phân lớp rủi ro tín dụng chính xác, giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính đưa ra quyết định cho vay thông minh hơn. Trong tương lai, có thể nghiên cứu các giải thuật phân lớp mới hơn, sử dụng các bộ dữ liệu lớn hơn và tích hợp các yếu tố kinh tế vĩ mô vào mô hình.

6.1. Tối ưu hóa mô hình và xử lý dữ liệu đặc biệt

Việc tối ưu hóa mô hình phân lớp và cân bằng dữ liệu là rất quan trọng để đạt được độ chính xác cao. Có thể sử dụng các kỹ thuật như điều chỉnh tham số, cross-validation và ensemble learning. Ngoài ra, cần chú ý đến việc xử lý dữ liệu mất mát và các dữ liệu đặc biệt khác.

6.2. Ứng dụng Deep Learning và phân tích dữ liệu lớn

Trong tương lai, có thể ứng dụng các kỹ thuật Deep Learning và phân tích dữ liệu lớn để xây dựng các mô hình dự đoán rủi ro tín dụng mạnh mẽ hơn. Deep Learning có khả năng học các mẫu phức tạp trong dữ liệu, và phân tích dữ liệu lớn cho phép khai thác thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

11/09/2025

Bạn đang xem trước tài liệu:

Luận văn ứng dụng các giải thuật phân lớp vào bài toán dự đoán rủi ro tín dụng

Tải đầy đủ

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan phương pháp phân lớp. Chương 2: Hài toán đự đoàn rúi ro tin dung, Chương 3: Mạng nơ ren phân lớp mờ min max Chương 4: Triển khai ứng dụng dự đoản rủi ro tín dựng Chương 5: Kết luận mm xin chân thành cám on PGS.TS Tran Đình Khang dã hướng din va cho cm những ý kiến quý báu, chân thành cám ơn các thầy cô giáo của trưởng Dai hoc Bach khoa Hà Nội đã trang bị kiến thức giúp em hoàn thành luận văn này. MUC LUC LOI CAM DOAN. DANH MUC CAC KY HIEU VA CAC CHT VIET TAT.

DANH MUC CAC BANG DANH MỤC CÁC HỈNH VE. wl CHƯƠNG T. TÔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP PHẦN1. Bai toan phan lop dit ligu 3 1.

Định nghĩa phân lớp dữ liệu. Hải toán phân lớp dữ liêu trong thực tiễn. Các bước thực hiện của kỳ thuật phân lớp 4 1.2 Một số phương pháp phân lớp dữ Hệu. Phương pháp cây quyết định.

Phương pháp thong ké — Navie Bayes - 10 1. Máy veotor hỗ Irợ (SVM). Mạng nơ ron nhẫn tạo. Phương pháp phân lớp đựa trên luật mờ 35 1,3, Kết chương CHUONG II.

BẢI TOÁN DỰ ĐOÁN RỦI RO TÍN DỤNG. Phân loại rủi ro tin dung trong ngân hàng 2. Các khải niệm cơ bản về hoạt dộng tín dụng trong ngân hảng,. Các nhóm rủi ro tín dụng trong ngân hàng.

Bài toán phân lớp rũi ro tín đụng tại ngân hàng TMCP Đại Duong 33 2. Bộ đữ liệu sử dụng trong bái toàn.à ee cee eects enne A 232. Lựa chọn giải thuật giải quyết bài toán. Kết chương,.

36 CHƯƠNG IIL MẠNG NƠ RON PHÂN LỚP MỜ MIN MAX. Khái niệm hyperbox mờ 37 3. Mạng nơ ron phiin kop mgr rnin max. - - 39 mm xin chân thành cám on PGS.TS Tran Đình Khang dã hướng din va cho cm những ý kiến quý báu, chân thành cám ơn các thầy cô giáo của trưởng Dai hoc Bach khoa Hà Nội đã trang bị kiến thức giúp em hoàn thành luận văn này.

DANH MUC CAC HINA VE linh 1. Vì dụ về cây quyết định. Cây quyết định với núi gốc khởi Lao “Travel cost/lan" Hình 3. Các bước giải quyết vẫn dễ phân loại của SV Tĩinh 4.

Hoạt động của một nơ rơn. con neeeec Tình 5. Đỏ thị hàm giỏi hạn cứng, Hình 6, Dé thi ham Sigmoid. Dé thi ham Sigmoid lưỡng cự.

Tập mờ tam giác Link 9. Tập mờ hình thang Hình 10. Mô hình hệ mờ đựa trên huật. Biểu đồ tỷ lệ nợ xấu 16 ngân hàng công bố ngày 30/2/2014.

Tình 12, Minh họa hyperbox ruờ. Kiến trúc mạng nơ rong mé min-max Hình 14. Kiện trúc mang nơ rơn 11t ìax tờ cải tiền Hình 15, Cầu trúc một hyperbox node trong mạng nơ rou min max mờ cắi tiến. Bốn ưrường hợp chồng lấn giữa các hyperhox mờ.

Thông tin hyperbox Bì linh 18. LIyperbox I31 sau khi mở rộng. Thông tin hyperbox B2 Hình 20. Hyperbox B1 sau khi loại bỏ chồng lần.

Thông tin hyperbox H3. Hyperbox B2 sau khi mở rộng Hình 23, Hyperbox I32 sau khu loại bỏ chồng lần. Giao diện chương trình Hình 25 lẫn thử nghiệm khi giữ nguyên bộ tham số vi mm xin chân thành cám on PGS.TS Tran Đình Khang dã hướng din va cho cm những ý kiến quý báu, chân thành cám ơn các thầy cô giáo của trưởng Dai hoc Bach khoa Hà Nội đã trang bị kiến thức giúp em hoàn thành luận văn này. DANH MUC CAC HINA VE linh 1.

Vì dụ về cây quyết định. Cây quyết định với núi gốc khởi Lao “Travel cost/lan" Hình 3. Các bước giải quyết vẫn dễ phân loại của SV Tĩinh 4. Hoạt động của một nơ rơn.

con neeeec Tình 5. Đỏ thị hàm giỏi hạn cứng, Hình 6, Dé thi ham Sigmoid. Dé thi ham Sigmoid lưỡng cự. Tập mờ tam giác Link 9.

Tập mờ hình thang Hình 10. Mô hình hệ mờ đựa trên huật. Biểu đồ tỷ lệ nợ xấu 16 ngân hàng công bố ngày 30/2/2014. Tình 12, Minh họa hyperbox ruờ.

Kiến trúc mạng nơ rong mé min-max Hình 14. Kiện trúc mang nơ rơn 11t ìax tờ cải tiền Hình 15, Cầu trúc một hyperbox node trong mạng nơ rou min max mờ cắi tiến. Bốn ưrường hợp chồng lấn giữa các hyperhox mờ. Thông tin hyperbox Bì linh 18.

LIyperbox I31 sau khi mở rộng. Thông tin hyperbox B2 Hình 20. Hyperbox B1 sau khi loại bỏ chồng lần. Thông tin hyperbox H3.

Hyperbox B2 sau khi mở rộng Hình 23, Hyperbox I32 sau khu loại bỏ chồng lần. Giao diện chương trình Hình 25 lẫn thử nghiệm khi giữ nguyên bộ tham số vi ĐANH MỤC CÁC BẰNG Bang1. Di liệu mô phóng của công ty du lịch. Tập đữ liệu cần thực hiện phân lớp - - 7 Bảng 3, Dữ liệu sau khi đã phân lớp.

nen eeirrieerre 8 Bang4. Tập đữ liệu khách hàng mua máy tính. Cấu trúc bảng chứa dữ liệu sử dụng trong luận văn 35 Bảng 6. Mẫu dữ liệu.

S22 1n te eeree 253 Tăng 7. Danh sách cáo ca sử dụng. Két qua cdc lan ther nghigm khi thay đổi giá trị các than số. 68 Bang 9, Kết quá thứ nghiệm phân loại sứ dụng giải thuật Cây quyết định thông qua céng cu Oracle Data Mining.

Kél quả thử nghiệm phân loại sử đựng kỹ thuật Navie Bayos thông qua Cố n nh nh ẽố "— OB 3.1, Kiến trắc mang nơ ron phân lớp mờ mún-max. Thuật toán học trong mạng nơ ren phân lớp mở múm max.3, Mạng nơ rou phân lớp mờ min max cải tiền. Dầu vào của giải thuật. Thuật toàn học mạng, nơ ron phân lớp mờ min max cải tiến.

Ví dụ mninh họa - - - 52 3. Ấp dụng giải thuật vào bài loán rữi ro lín đụng trong ngân hàng TMCP Đại Dương. Miêu tả bộ đữ liệu. Pau vao va daura.

Kết chương. TRIEN KIIAI UNG DUNG DY DOAN RUI RO TIN DUNG. Phân tích thiết kế - - él 4. Các ca sử dụng,.

cọc He Heo eerue 4. Đặc tả ca sử dụng. Thực nghiệm và két qua. Cải đặt chương trinh.

Phương phấp thực hiện - 66 g7 ¬. Đánh giá kết quả đạt được của ứng đựng - - 68 4. So sinh vdi cac phuong phap khae eee ee eee reese eee OS 4.4 Kết chương - - 69 CHƯƠNG V. TẢI LIỆU THAM KHẢO.

iti MUC LUC LOI CAM DOAN. DANH MUC CAC KY HIEU VA CAC CHT VIET TAT. DANH MUC CAC BANG DANH MỤC CÁC HỈNH VE. wl CHƯƠNG T.

TÔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP PHẦN1. Bai toan phan lop dit ligu 3 1. Định nghĩa phân lớp dữ liệu. Hải toán phân lớp dữ liêu trong thực tiễn.

Các bước thực hiện của kỳ thuật phân lớp 4 1.2 Một số phương pháp phân lớp dữ Hệu. Phương pháp cây quyết định. Phương pháp thong ké — Navie Bayes - 10 1. Máy veotor hỗ Irợ (SVM).

Mạng nơ ron nhẫn tạo. Phương pháp phân lớp đựa trên luật mờ 35 1,3, Kết chương CHUONG II. BẢI TOÁN DỰ ĐOÁN RỦI RO TÍN DỤNG. Phân loại rủi ro tin dung trong ngân hàng 2.

Các khải niệm cơ bản về hoạt dộng tín dụng trong ngân hảng,. Các nhóm rủi ro tín dụng trong ngân hàng. Bài toán phân lớp rũi ro tín đụng tại ngân hàng TMCP Đại Duong 33 2. Bộ đữ liệu sử dụng trong bái toàn.à ee cee eects enne A 232.

Lựa chọn giải thuật giải quyết bài toán. Kết chương,. 36 CHƯƠNG IIL MẠNG NƠ RON PHÂN LỚP MỜ MIN MAX. Khái niệm hyperbox mờ 37 3.

Mạng nơ ron phiin kop mgr rnin max. - - 39 DANH MUC CAC HINA VE linh 1. Vì dụ về cây quyết định. Cây quyết định với núi gốc khởi Lao “Travel cost/lan" Hình 3.

Các bước giải quyết vẫn dễ phân loại của SV Tĩinh 4. Hoạt động của một nơ rơn. con neeeec Tình 5. Đỏ thị hàm giỏi hạn cứng, Hình 6, Dé thi ham Sigmoid.

Dé thi ham Sigmoid lưỡng cự. Tập mờ tam giác Link 9. Tập mờ hình thang Hình 10. Mô hình hệ mờ đựa trên huật.

Biểu đồ tỷ lệ nợ xấu 16 ngân hàng công bố ngày 30/2/2014. Tình 12, Minh họa hyperbox ruờ. Kiến trúc mạng nơ rong mé min-max Hình 14. Kiện trúc mang nơ rơn 11t ìax tờ cải tiền Hình 15, Cầu trúc một hyperbox node trong mạng nơ rou min max mờ cắi tiến.

Bốn ưrường hợp chồng lấn giữa các hyperhox mờ. Thông tin hyperbox Bì linh 18. LIyperbox I31 sau khi mở rộng. Thông tin hyperbox B2 Hình 20.

Hyperbox B1 sau khi loại bỏ chồng lần. Thông tin hyperbox H3. Hyperbox B2 sau khi mở rộng Hình 23, Hyperbox I32 sau khu loại bỏ chồng lần. Giao diện chương trình Hình 25 lẫn thử nghiệm khi giữ nguyên bộ tham số vi DANH MUC CAC HINA VE linh 1.