Extraction of knowledge with population-based metaheuristics fuzzy rules applied to credit risk (Record no. 56889)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02348naa a2200253 a 4500
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control AR-LpUFIB
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20250311170453.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230201s2018 xx o 000 0 eng d
024 8# - Otro identificador estandar
Número estándar o código DIF-M7785
-- 8002
-- DIF007114
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen AR-LpUFIB
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor AR-LpUFIB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Jimbo Santana, Patricia
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Extraction of knowledge with population-based metaheuristics fuzzy rules applied to credit risk
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 archivo (385,8 kB)
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. One of the goals of financial institutions is to reduce credit risk. Consequently they must properly select customers. There are a variety of methodologies for credit scoring, which analyzes a wide variety of personal and financial variables of the potential client. These variables are heterogeneous making that their analysis is long and tedious. This paper presents an alternative method that, based on the subject information, offers a set of classification rules with three main characteristics: adequate precision, low cardinality and easy interpretation. This is because the antecedent consists of a small number of attributes that can be modeled as fuzzy variables. This feature, together with a reduced set of rules allows obtaining useful patterns to understand the relationships between data, and make the right decisions for the financial institutions. The smaller the number of analyzed variables of the potential customer, the simpler the model will be. In this way, credit officers may give an answer to the loan application in the shorter time, achieving a competitive advantage for the financial institution. The proposed method has been applied to two databases from the UCI repository, and a database from a credit unions cooperative in Ecuador. The results are satisfactory, as highlighted in the conclusions. Some future lines of research are suggested.
534 ## - NOTA SOBRE LA VERSIÓN ORIGINAL
Encabezamiento principal del original International Conference on Sensing and Imaging ICSI 2018 (2018 : Liuzhou, China)
650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada MINERÍA DE DATOS
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado riesgo de crédito
653 ## - TÉRMINO DE INDIZACIÓN--NO CONTROLADO
Término no controlado instituciones financieras
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Lanzarini, Laura Cristina
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Bariviera, Aurelio F.
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/16320">http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/16320</a>
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Capítulo de libro
Holdings
Estado de retiro Estado de pérdida Estado dañado Disponibilidad Colección Biblioteca permanente Biblioteca actual Fecha de adquisición Total de préstamos Signatura topográfica completa Fecha visto por última vez Identificador Uniforme del Recurso Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
      No corresponde Biblioteca digital Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca de la Facultad de Informática 11/03/2025   A0939 11/03/2025 http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1684 11/03/2025 Capítulo de libro