01937nlm0 22002051i 450 001001200000006001900012007001500031008004100046020001800087040000800105100001700113245006600130260001200196260003000208300001100238520121300249856009301462856009601555856008001651HARMA 77705m    g0  d        cr mn ---auama241123c               go  d        fre    a9782140311741  bfre0 aKarim Amzile  aIntelligence artificielle et modélisation du risque de crédit  aParis :  bEditions L'Harmattan  a260 p.  aLe risque de crédit est au c?ur des préoccupations des emprunteurs. Dans une économie imprévisible et incertaine, les individus, les ménages, les entreprises, mais aussi les États sont soumis au stress du taux d'intérêt, des traites à rembourser? de la charge de la dette. L'intelligence artificielle peut-elle rendre prévisible l'inconstant, l'aléatoire, l'improbable ? L'auteur étudie, évalue et éclaire la performance de plusieurs méthodes basées sur l'intelligence artificielle dans la modélisation du risque de crédit. Pour ce faire, une variété de méthodes classiques et modernes ont été comparées en termes de capacité à prédire la solvabilité des clients bancaires. Parmi ces méthodes figurent le K-plus proches voisins (KNN), l'Arbre de Décision (DT), la Régression logistique (RL), le Réseau de Neurones artificiels (ANN), les machines à vecteurs de support (SVM) et Naïve Bayes (NB).  À l'issue de cette étude, les performances de chaque modèle ont été comparées en utilisant des métriques d'évaluation telles que la courbe ROC, le taux AUC, l'Accuracy, la précision et d'autres ratios d'erreur issus de la matrice de confusion.



40uhttps://www.editions-harmattan.fr/catalogue/couv/9782140311741r.jpg2Image de couverture40uhttps://www.harmatheque.com/downloadebook/97821403117412Télécharger le livre au format PDF40uhttps://www.harmatheque.com/readebook/97821403117412Lire ce livre en ligne