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Título : Minería de datos aplicada a Credit Scoring
Autor : Jiménez, Carlos (dir)
Figueroa, Mauricio
Descriptores / Subjects : Análisis Matemático
Matemáticas Aplicadas
Fecha de Publicación : sep-2006
Ciudad: Editorial : Quito: USFQ, 2006
Cita Sugerida : Tesis (Maestría en Matemáticas Aplicadas), Universidad San Francisco de Quito; Quito, Ecuador, septiembre 2006.
Resumen / Abstract: En el presente trabajo se explora las técnicas de clasificación conocidas como análisis discriminante, análisis de Fisher, regresíon logística, árboles de clasificación, redes neuronales y support vectors machines y las particularidades de su aplicación al proceso de aprobación de créditos de consumo denominado credit scoring.
Descripción : Methods for classi¯cation like discriminant analysis, Fisher analysis, logistic regression, classi¯cation trees, neural networks and support vectors machines and its applications to credit scoring are revised in this paper.
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/547
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría en Matemática Aplicada

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