Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
4338.pdf: 1335557 bytes, checksum: 8e0bef5711ff8c398be194e335deecec (MD5)
Previous issue date: 2012-02-28 / Universidade Federal de Sao Carlos / Classification consists in the discovery of rules of prediction to assist with planning and decision-making, being a continuously indispensable tool and a highly discussed subject in literature. As a special case in classification, we have the process of credit risk rating, within which there is interest in identifying good and bad paying customers through binary classification methods. Therefore, in many application backgrounds, as in financial, several techniques can be utilized, such as discriminating analysis, probit analysis, logistic regression and neural nets. However, the Probabilistic Nets technique, also known as Bayesian Networks, have showed itself as a practical convenient classification method with successful applications in several areas. In this paper, we aim to display the appliance of Probabilistic Nets in the classification scenario, specifically, the technique named K-dependence Bayesian Networks also known as KDB nets, as well as compared its performance with conventional techniques applied within context of the Credit Scoring and Medical diagnosis. Applications of the technique based in real and artificial datasets and its performance assisted by the bagging procedure will be displayed as results. / A classificação consiste na descoberta de regras de previsão para auxílio no planejamento e tomada de decisões, sendo uma ferramenta indispensável e um tema bastante discutido na literatura. Como caso especial de classificação, temos o processo de avaliação de risco de crédito, no qual temos o interesse de identificar clientes bons e maus pagadores através de métodos de classificação binária. Assim, em diversos enredos de aplicação, como nas financeiras, diversas técnicas podem ser utilizadas, tais como análise discriminante, análise probito, regressão logística e redes neurais. Porém, a técnica de Redes Probabilísticas, também conhecida como Redes Bayesianas, tem se mostrado um método prático de classificação e com aplicações bem sucedidas em diversos campos. Neste trabalho, visamos exibir a aplicação das Redes Probabilísticas no contexto de classificação, em específico, a técnica denominada Redes Probabilísticas com K-dependência, também conhecidas como redes KDB, bem como comparar seu desempenho com as técnicas convencionais aplicadas no contexto de Credit Scoring e Diagnose Médica. Exibiremos como resultado aplicações da técnica baseadas em conjuntos de dados reais e artificiais e seu desempenho auxiliado pelo procedimento de bagging.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4560 |
| Date | 28 February 2012 |
| Creators | Souza, Anderson Luiz de |
| Contributors | Louzada Neto, Francisco |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0019 seconds