Мы в соц. сетях:
Вконтакте Facebook Twitter

Выбор архитектуры нейронной сети для решения задачи классификации надежности заемщиков-физических лиц

С. С. Савина, В. П. Бень

Статья посвящена поиску архитектуры нейросети, которая бы наиболее эффективным образом осуществляла оценку кредитоспособности заемщиков-физических лиц. Исследованы такие виды архитектур нейронных сетей, как трехслойный персептрон и радиально-базисная сеть, а также рассмотрены вопросы выбора их оптимальной конфигурации. Проведен сравнительный анализ эффективности применения отдельных нейронных сетей различной архитектуры и конфигураций, а также образованного из трех лучших нейросетей комитета экспертов. Предложен подход обобщения результатов работы отдельных моделей в комитете. Проведенные расчеты подтвердили, что сочетание нескольких моделей в комитете позволяет компенсировать возможные ошибки результата работы отдельных моделей. Выводы из проведенного исследования и построенные нейросетевые модели могут быть использованы банковскими учреждениями и прочими кредитными организациями, заинтересованными в адекватной процедуре оценки кредитоспособности физических лиц.

Ключевые слова. Оценка кредитоспособности, нейросеть, поверхность отклика, персептрон, радиально-базисная сеть, комитет экспертов

Скачать статью