Una nuova tecnica d'insieme e la sua applicazione nel rischio di credito gestione

The primary aim of this thesis is to propose a few novel methods in terms of model averaging and multi-objective optimization that provides appealing solutions to improve the performance of the machine learning model. Although the proposed idea in this thesis is applicable to many different problems that have something to do with data or the use of the machine learning model, our focus of application with respect to the developed idea is basically attempted to predict the probability of default for effective credit risk management.

Lo scopo principale di questa tesi è proporre alcuni nuovi metodi in termini di media del modello e ottimizzazione multi-obiettivo che forniscano soluzioni accattivanti per migliorare le prestazioni del modello di apprendimento automatico. Sebbene l'idea proposta in questa tesi sia applicabile a molti problemi diversi che hanno qualcosa a che fare con i dati o l'uso del modello di apprendimento automatico, il nostro focus di applicazione rispetto all'idea sviluppata è fondamentalmente tentato di prevedere la probabilità di default per efficacia gestione del rischio di credito.