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논문 기본 정보

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한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.15, No.4
발행연도
2008.12
수록면
21 - 36 (16page)

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As the great disturbance from abusing credit cards in Korea becomes stabilized, credit card companies need to interpret credit-card delinquents classification models from the viewpoint of profit. However, hit ratio which has been used as a measure of goodness of classification models just tells us how much correctly they classified rather than how much profits can be obtained as a result of using classification models. In this research, we tried to develop a new utility-based measure from the viewpoint of profit and then used this new measure to analyze two classification models(Neural Networks and Decision Tree models). We found that the hit ratio of neural model is higher than that of decision tree model, but the utility value of decision tree model is higher than that of neural model. This experiment shows the importance of utility based measure for credit-card delinquents classification models. We expect this new measure will contribute to increasing profits of credit card companies.
#Utility-Based Data Mining #Credit Classification Model #Neural Networks #Decision Tree

목차

Abstract
1. 서론
2. 문헌연구
3. 데이터 및 실험 모형
4. 실험 결과 및 해석
5. 결론
참고문헌
저자소개

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