ব্যাংকিংয়ে ক্রেডিট ঝুঁকি নিয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়া

ভূমিকা

ক্রেডিট ঝুঁকি বিবেচনা করা হল শব্দ ব্যাংকিং কার্যক্রমের একটি ভিত্তি। Lelandss কে ঋণকারীদের মধ্যে পার্থক্য করতে হবে, যারা সময়মতো ঋণ পরিশোধ করবে এবং যারা ডিফল্ট হবে। ব্যাংকগুলো মানুষের বিচার ও সহজ সমালোচনার উপর নির্ভর করে, কিন্তু আধুনিক বন্দরের জটিল উপাদানের জটিলতা আরও জটিল সিদ্ধান্ত, স্বচ্ছ নীতি, এবং নীতিগত সিদ্ধান্তের জন্য দরকারী নীতি, এবং মৌলিক নীতি, এবং মৌলিক নীতি অনুযায়ী, তাদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের মান নির্ধারণের জন্য আমি দায়ী।

বৃক্ষগুলো কী?

একটি সিদ্ধান্তের বৃক্ষ হচ্ছে একটি পর্যবেক্ষণকৃত মেশিন শেখার অ্যালগরিদম যা একটি প্রবাহশীল কাঠামো ব্যবহার করে যা একটি মূল নোড (পুরো তথ্য), অভ্যন্তরীণ নোড (একটি বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে), শাখা (একটি পরীক্ষার ফলাফল), এবং নোড (এর ফলের), (এর ফলের) প্রতি বছর (এর ফলাফল (শেষ), বিশেষ করে শ্রেণীকে ধার করা হয়, অথবা “মুর্‍” (অথবা “মুর্ধনা-জ্ঞানিক ভাবে ঋণ”) ।

অংশ:

[[F]ROT] নোড:[FLTR][FLT] সবচেয়ে বেশি তথ্য প্রদর্শনকারী প্রথম ভাগ।
[[F] বিভাজনের পদ্ধতি:[F] Get[FLT] sputward [F] write [F] properticements] এর মত পরিমাপ নির্ধারণের জন্য কীভাবে তথ্য প্রতি প্রতি নোড করা হবে ।
[[F]PROPL [FLT]:[FFLT] সাধারণায়নের উন্নতির জন্য শাখাগুলোর ওপর অপসারণ করা হচ্ছে ।

সিদ্ধান্তের কারণে গাছগুলো কোন ধরনের তথ্য বিতরণের ব্যাপারে কোন ধারণা না দিয়ে, এবং ইঞ্জিনিয়ারিং ছাড়া কোন সম্পর্ক ধরতে পারে না। তাদের ব্যাখ্যা নির্ভর শিল্প পরিচালনার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ: ব্যাংকের ঝুঁকি অফিসাররা কেন অডিটরকে ঋণ দিতে অস্বীকার করেছে তা ব্যাখ্যা করতে পারে।

এক ক্রেডিট ঝুঁকিপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেওয়ার পদক্ষেপ নেওয়া

১. তথ্য সংগ্রহ

উচ্চ- গুণগত মানের ঐতিহাসিক তথ্য ভিত্তির অংশ। সাধারণ তথ্য উৎস:

[[[F]ATH:A]ALIT [FLT]:] আয়, চাকরির দৈর্ঘ্য, বয়স, বয়স, বয়স, শিক্ষা ।
[[[F] বুরুয়া ডাটা:[[F] [FLT] সৌজন্য, উল্লেখযোগ্য ঋণ, অতীতের সংখ্যা, সংখ্যা, সংখ্যা, বিগত কন্সমিটার।
[[FLT] Beaviversal উপাত্ত:[FLTR][FLT] প্রয়োজনীয়
[[FLT] অর্থনৈতিক তথ্য:[[F] স্বার্থান্বেষ্য, বেকারত্বের হার ( পোর্টফোলিও-লেভেল মডেল)।

একটি সাধারণ তথ্যতে ১০-৩০ বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং হাজার হাজার ঋণের রেকর্ড রয়েছে। টার্গেট ভেরিয়েবলটি একটি বাইনারি পতাকা: ১ (যেমন, ১২ মাস) যদি একটি নির্দিষ্ট কার্যকার উইন্ডোর মধ্যে ডিফল্ট ঋণদাতা (যেমন, ১২ মাসের মধ্যে), তাহলে অন্য কিছু নয়।

২. তথ্য প্রিভিউ নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা

Raw তথ্যের ব্যাক-এন্ড বর্তমানে উপস্থিত রয়েছে:

[[FLT] অনুপস্থিত মান:[FLT] মিডিয়া (FLT) বা মোড (FO) মোড (reg), অথবা সম্ভাব্য তথ্য বিন্যাসের ক্ষেত্রে পৃথক একক হিসেবে বিবেচনা করা হয় ।
[[F] উচ্চ পর্যায়ের চিকিৎসা:[FLT] :[FFLT] s:[FO] deop [FLT] বিচ্ছিন্নকরণ এড়ানোর জন্য চরম মান [FLT]
[[F] ইঙ্গিত [[F] varigning ভেরিয়েবল:[FLT] [FLT] একটি s] এনকোডিং বা কাজের অনুরূপ লেবেলের মত লেবেলের মান নির্ধারণের জন্য ।
[[[[F] স্বাভাবিককরণ:[F][FLT] সিদ্ধান্তের জন্য সুনির্দিষ্টভাবে বৃক্ষ প্রয়োজন নয়, কিন্তু অম্লী পদ্ধতির মাধ্যমে দৃঢ়তার সঙ্গে সামঞ্জস্য বজায় রাখা ।

উপযুক্ত প্রিজনেশন পক্ষপাত হ্রাস করে এবং কার্যকর বিভাজনের জন্য ডাটা প্রস্তুত করে।

৩. নির্বাচন

সকল বৈশিষ্ট্য একই সাথে প্রদান করা হয় না।

[[[[[[[F] তথ্য [F] সূত্রগুলো] সূত্রগুলো পারষ্‍মিত তথ্য:[FLTR] এর বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলো দেখায় যে, সেগুলো লক্ষ্যের কতটা অনিশ্চয়তার পরিমাণ কমিয়ে দেয় ।
[[F] Collication পর্যালোচনা:[0][FLT] CLAYOPL] properments propertition: [FLT] উচ্চ সমন্বয়মূলক বৈশিষ্ট্যগুলো সরিয়ে ফেলা
[[F]] পুনঃলিখনযোগ্য বৈশিষ্ট্য মুছে ফেলা হবে (RFFO:[FFLT] [FLT] এর মাধ্যমে দুর্বল বৈশিষ্ট্যের সাথে একটি সিদ্ধান্ত ব্যবহার করুন।

সাধারণ ভাবে যে সমস্ত উপাদানের জন্য কৃতিত্বের জন্য গ্রহণ করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে ঋণের হার, ক্রেডিট, ক্রেডিট কার্ড, উন্মুক্ত বাণিজ্য এবং ক্রেডিট ইতিহাসের দীর্ঘ অংশ।

৪ গাছ বিল্ডিং

ব্যাংকিংয়ে সবচেয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত ব্যবহৃত অ্যালগোরিদম:

[[F] CRIT [FRV] [FO CLAYY][FL][F][F1], miliGy ব্যবহার করে sibletwardy ব্যবহার করুন । বাইনারি বিভাজনের মাধ্যমে এবং কন্‌ট্রোগেটের মাধ্যমে অনুপস্থিত তথ্য সংগ্রহ করা হয় ।
[[[F] CR.0: C.5.0:[[F.F.]] তথ্যের লাভ অনুপাত এবং মাল্টি-ওয়ে বিভাজন তৈরি করুন, কিন্তু সতর্কভাবে তা সংগ্রহ করার জন্য আরও বেশি গতি থাকে ।
[[F][FLT] [FLT][FLT]] পূর্বে সংরক্ষিত, দ্রুত উৎপাদনে ব্যবহৃত।

Hypers টিউনিং স্টেশন

কি- বোর্ড ট্রি সংক্রান্ত জটিলতা:

[[FLT]: সর্বোচ্চ স্তরগুলো অনুমোদন করা প্রতিরোধ করার জন্য সর্বোচ্চ স্তর: (কম মান: ৫ - ১৫) ।
[[FLT]: ১.১: নোড বিভক্ত করার জন্য সর্বনিম্ন নমুনা সংখ্যা (যেমন, ৫০) প্রয়োজন ।
[[[F]: ২] প্রতি পাতাগুলোর মধ্যে সর্বনিম্ন নমুনা (যেমন, ২০) ।
[[[[[[[F]] প্রত্যেক বিভক্তের জন্য বিশেষ সংখ্যা (যেমন, মোট বৈশিষ্ট্যের ঘর) বিবেচনা করা হয় ।

পরামিতি বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে ক্রস- অব- ভিউেশন ব্যবহার করুন । একটি অগভীর গাছ হয়ত বেঁধারিত গাছের কথা মনে রাখে । লক্ষ্য হল অদৃশ্য ঋণকারীদের জন্য এটি একটি গাছ ।

৫:

এই গাছকে পূর্ণ ভাবে বেড়ে ওঠার পর থেকে দ্রুত মাপা হচ্ছে।

[[[F]PROPER [F] [FO :][F][FLT] বন্ধ করা হবে যখন একটি নোডের সংখ্যা কম পরিমাণের নমুনার চেয়ে কম থাকে অথবা কম পরিমাণের চেয়ে কম দৈর্ঘ্য (যেমন, ০. ০. ০. ০. ০) কম) কম পরিমাণের চেয়ে উন্নত নয়।
[[F]] পোস্ট-প্রস্তর (cosp) [ এবং quotp- contific] [F] একটি পূর্ণ বৃক্ষ বড় হয়ে যায়, তারপর এটিকে স্বল্প-বিবর্তনের সঙ্গে সংযোজন করা ঘরের প্রক্রিয়া । ছোট একের অসমতার মান মুছে ফেলো [F] [F] এর মধ্যে দিয়ে একটি ছোট বিন্দু নির্বাচন করো [F] [F] [F]: f [F]]] এই পরামিতি সমর্থন করে

তাই, এই গাছগুলোকে সাধারণত এভাবে ব্যবহার করা হয় না ।

সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় অকাট্যতা

[[[F] [FLT] একটি সিদ্ধান্তের গাছকে ভি-বিভাগ করা যেতে পারে এবং ব্যাখ্যা করতে পারে না-ট্রান্সটিকাল প্রকোষ্ঠদের কাছে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে । একটি ঝুঁকি ব্যবস্থাপক বলতে পারে: “যদি ঋণ-প্রসারন-প্রথা আসার সময় থাকে, ৪৫% এবং সাম্প্রতিক পতাকার সংখ্যা; এবং সংখ্যা হচ্ছে ২,০০০; এবং এর মধ্যে উচ্চ ঝুঁকি ।
[[[[F]]] মাপ [FLT]] এবং বলবিক বৈশিষ্ট্যকে স্থানীয়ভাবে পরিচালনা করা হয়, পূর্বে উল্লিখিত ধাপ কমিয়ে ফেলা হবে ।
[[F] write [[F]] অ-রেখাহীন সম্পর্ক:[FLT] বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে ইন্টার-এক্টিভ প্রক্রিয়া (যেমন, আয় এবং ঋণের পরিমাণ) স্বয়ংক্রিয়ভাবে ধরা হয়।
[[[F] গতি:[FLT] [FLT], দ্রুত প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে, ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় গাছের গভীরতার আপেক্ষিক আপেক্ষিকতা । প্রকৃত সময় নির্ধারণের জন্য সঠিক কৃতিত্বের ভিত্তি স্থাপন করা ।
[[[F] f[F] flug:[F] গাছ নির্মাণ কাজের জন্য নির্মিত মেট্রিকসমূহ (যেমন, (যেমন,) সবচেয়ে প্রভাবশালী বিষয়গুলো বিবেচনা করার জন্য ব্যবহৃত হয় ।

প্রতিবন্ধকতা ও বিবেচনা

ওভার-ও প্রাপ্ত হচ্ছে

প্রশিক্ষণ ক্ষেত্রে সিদ্ধান্তের ওপর অনেক বেশি পার্থক্য রয়েছে ।

Innd তথ্য

ডিফল্ট কৃতিত্ব খুবই কম- নমুনার ৫% কম। সাধারণ গাছ সংখ্যাগরিষ্ঠের প্রতি পক্ষপাতমূলক (অসাধারণ) শ্রেণীর প্রতি পক্ষপাতী হতে পারে, যার ফলে ডিফল্ট স্যাটার্ন সফ্ট:

[[F] regr] regr([F][FLT] ওভার-কার্ড (SODO) ডিফল্ট মান [ST] অথবা ডিফল্ট মান] নয়।
[[F] WEFLT] WEDY ক্লাসগুলো:[FLTR] [FLT] দ্বারা ডিফল্ট শ্রেণীতে অধিক গুরুত্ব প্রাপ্ত করা হয় [FLT:]
[[F] TRORT] stifing:[FLT] সম্ভাবনার গণনাটি সমন্বয় (ডিফল্টভাবে অনুমান করা হয় অনুমান করা হয়), প্রবেশের সম্ভাবনার পরিমাণ নির্ধারণ করুন এবং পতাকা উত্তোলনের সর্বোচ্চ ধাপ নির্ধারণ করুন ।

স্থায়ী

একটা সম্ভাব্য প্রতিকার [FLT] বা [FOROL][FROP] [FROR:LL][FROPL] বুরডন্ত বুতস [FO: [FO:], যা অনেক গাছকে নির্দিষ্টভাবে ব্যাখ্যা করার সময় কমিয়ে দেয় (এর গুরুত্ব) ।

অভ্যাসের সঙ্গে সিদ্ধান্ত নেওয়া ট্রিগুলোকে বাছাই করা

উৎপাদন মডেলদের জন্য, একক সিদ্ধান্তের গাছ খুব কমই ব্যবহার করা হয় ।

যথেচ্ছ বন

কিন্তু, এর মূল্য কিছুটা হলেও, গুরুত্বপূর্ণ এবং গুরুত্বপূর্ণ বিষয় ব্যাখ্যা করতে পারে ।

গ্রেডিয়েন্ট (GBM)

জিজিবিজিএম, লাইটবিএম এবং ক্যাটবোস্ট হচ্ছে ক্রেডিটের জন্য সব থেকে প্রিয়। তারা গাছ তৈরি করে যা পূর্ববর্তী ভুল থেকে শিক্ষা লাভ করে।

তুলনা

Method	Accuracy	Interpretability	Training Speed
Single Decision Tree	Moderate	Very High	Fast
Random Forest	High	Moderate	Medium
Gradient Boosting	Very High	Low–Moderate	Slow (with tuning)

অনেক ব্যাংক একটি নির্দিষ্ট বিশ্লেষণ এবং নিয়ন্ত্রণমূলক ব্যাখ্যা দিয়ে শুরু হয়, এরপর প্রকৃত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি মডেল স্থাপন করে।

নিয়ন্ত্রণ এবং ইন্টারপ্রিটার আবয়ব অনুপাত পরিবর্তন করে

অর্থনৈতিক নিয়ন্ত্রণ (যেমন, [FLT] [FO] সুপারভিশনিং[FFOPL] [FOL] [FOL] [FROPL]] এর জন্য আদর্শ স্বচ্ছতা ও সততার প্রয়োজন ।

[[F] মোড] Mode:[0][FLT] সকল বিচ্ছিন্ন নিয়ম অবশ্যই নথিভুক্ত করতে হবে এবং এটিকে সঠিকভাবে নির্ধারণ করতে হবে।
[[[F]B]Bolasss:[[FFLT] নিশ্চিত করো যে গাছটি সুরক্ষিত দলগুলোর প্রতি বৈষম্য করে না (যেমন, বয়স, লিঙ্গ) ।
[[F] অবিজ্ঞ:[0][[F][FLT], CLAY1: & প্রথম প্রথম 00:: [FR], প্রথম 00:::: 11

[[F] SIFLT [F] [FLT]] [FLT]] প্রোগ্র্যাম এক্সজিট-বিস্তর এর মত লাইব্রেরি ব্যবহার করা হয়। মডেল ব্যাখ্যার জন্য ব্যবহৃত হয়।

অন্তর্ভুক্ত

ক্রেডিট ঝুঁকির জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় ঋণ নেওয়ার ক্ষেত্রে একটি স্বচ্ছ এবং কার্যকর পদ্ধতি সরবরাহ করা হয় ।

আরও পড়ার জন্য ব্রেiman EdT (১৯৮৪) এবং [FROP][FOPRV:LLOPL][FOP]] [FOPL]]] অনুসন্ধানের জন্য, [FOFO:[FODO] [FOD] বিস্তারিত নথিপত্রটি অত্যন্ত চমৎকার: [FODO[FO] [FOD] [FD] [FD]::::[FOW] [FD]] [FD [F]]] prop::::::::::::: [F.R] [FODODONT]] -T] [FW [Fp].R].R] -T] -T [Fp.R[T] দেখুন এর মূল বিভাগটি খুবই ভাল রিসোর্স