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【24h】

Predicting mortgage default using convolutional neural networks

机译:使用卷积神经网络预测抵押贷款违约

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摘要

We predict mortgage default by applying convolutional neural networks to consumer transaction data. For each consumer we have the balances of the checking account, savings account, and the credit card, in addition to the daily number of transactions on the checking account, and amount transferred into the checking account. With no other information about each consumer we are able to achieve a ROC AUC of 0.918 for the networks, and 0.926 for the networks in combination with a random forests classifier. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:我们通过将卷积神经网络应用于消费者交易数据来预测抵押贷款违约。对于每个消费者,除了支票账户上的每日交易次数以及转入支票账户的金额外,我们还拥有支票账户,储蓄账户和信用卡的余额。在没有每个消费者的其他信息的情况下,我们可以实现网络的ROC AUC为0.918,结合随机森林分类器,网络的ROC AUC为0.926。 (C)2018 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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