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NTIS 바로가기금융기관의 대출 연체 데이터, 병원의 암 진단 데이터, 생산 공장의 제품 불량 데이터 등 특정 범주에 속하는 관측치 수가 다른 범주의 관측치 수와 현저하게 차이가 나는 경우인 데이터 불균형 문제는 일상생활에서 쉽게 접할 수 있다. 본 연구에서는 A은행의 비대면 신용대출 완제 고객 데이터를 활용하여 적합한 오버 샘플링(SMOTE, ADASYN, Borderline SMOTE) 또는 ...
저자 | 김진우 |
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학위수여기관 | 동아대학교 경영대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 디지털금융학과 |
지도교수 | 김상진 |
발행연도 | 2023 |
총페이지 | iv, 36 p. |
키워드 | 데이터 불균형 머신러닝 비대면 신용대출 부도분류 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16830264&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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