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爱丁堡大学留学生作业:Credit Scoring and Data Mining

论文作者:留学生论文论文属性:课程作业 Coursework登出时间:2010-12-04编辑:anterran点击率:1494

论文字数:2000论文编号:org201012041024551199语种:英语论文 English地区:英国价格:免费论文

关键词:Credit ScoringData Miningtechniques for building scorecards

University Of Edinburgh

Credit Scoring and Data Mining

 Workshop 3: Other techniques for building scorecards

 Write out the  linear programme that builds a scorecard on the following data. We are interested in the scorecards that

a)     

英國留學作業代寫http://www.51lunwen.org/uk/

 minimise the sum of the absolute errors

b) minimise the maximum absolute error

c) minimises the number of misclassified applicants

  

Applicant no

Under 25

Owner

With bank for>2 years

Good/Bad status

1

Y

N

Y

G

2

N

Y

Y

G

3

Y

N

N

B

4

N

Y

N

G

5

N

N

N

B

.

If you wanted to ensure that under 25s got a higher score than older applicants how would you ensure that?

If you felt that time with bank was more important than either of the other two characteristics, how would you ensure that?

 

2. In the neural network approach, assume the network has two input nodes ( under 25 and owner), two nodes in the hidden layer and one output node ( good/bad). One wants to minimise the average value of the square of the errors on the output nodes over all training cases.
Assume at each node j the output function is
yj =1/(1+e-u )   if input is u = å y kwkj  where sum is over all nodes k inputting to j.
 

Use the data in question 1 and starting with all weights wjk  = 1 find what are the values yk(t) at each node for the first two cases (t=1,2), and compare the actual outcome  at then output node o­j (t) with the predicted value yj(t) after training case t has been entered.

 

Weights going into output node are then adjusted by  ddk(t)y k(t)  where

dk(t,u) = (actual(ok (t))-predicted(yk (t))) (e-uk(t) /(1+e-uk(t) ) 2 )  and d is some training rate (make it 0.5)

 

For the inner nodes at level c, first the errors are calculated from those at level c+1 by

 dk c(t) = (e-u(t) /(1+e-u(t) ) 2 )  where u(t) = å wkj  dj c+1(t),

 The weights wkj

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