論文の概要: An Overview on the Landscape of R Packages for Credit Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11835v2
• Date: Thu, 2 Jul 2020 07:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 12:42:56.111976
• Title: An Overview on the Landscape of R Packages for Credit Scoring
• Title（参考訳）: クレジット・スコーリングのためのRパッケージのランドスケープに関する概観
• Authors: Gero Szepannek
• Abstract要約: いくつかの商用ソフトウェア会社は、Rの明示的なパッケージでクレジットスコアカードをモデリングするための特定のソリューションを提供しているが、この目的のために長い間失われてきた。 この論文は、典型的なスコアカード開発プロセスを形成するために、その後のモデリングステップの連鎖によって導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The credit scoring industry has a long tradition of using statistical tools for loan default probability prediction and domain specific standards have been established long before the hype of machine learning. Although several commercial software companies offer specific solutions for credit scorecard modelling in R explicit packages for this purpose have been missing long time. In the recent years this has changed and several packages have been developed which are dedicated to credit scoring. The aim of this paper is to give a structured overview on these packages. This may guide users to select the appropriate functions for a desired purpose and further hopefully will contribute to directing future development activities. The paper is guided by the chain of subsequent modelling steps as they are forming the typical scorecard development process.
• Abstract（参考訳）: 信用スコア業界は、ローンのデフォルト確率予測に統計ツールを使用するという長い伝統があり、マシンラーニングの誇大宣伝よりずっと前にドメイン固有の標準が確立されている。 いくつかの商用ソフトウェア会社は、Rの明示的なパッケージでクレジットカードをモデリングするための特定のソリューションを提供しているが、この目的のために長い間失われてきた。 近年は変更され、クレジットスコアリングに特化したパッケージがいくつか開発されている。 本論文の目的は,これらのパッケージの概観を構造化することである。 これによってユーザは、希望する目的のために適切な機能を選択することができ、さらに将来の開発活動の指揮に貢献することが望まれる。 この論文は、典型的なスコアカード開発プロセスを形成するための、その後のモデリングステップの連鎖によって導かれる。

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