Støttevektormaskiner (SVM) er en af de mest avancerede og effektive metoder inden for maskinlæring og bruges i stor udstrækning til klassifikation og regression. I kreditrisikomodellering er SVM ofte anvendt til at forudsige sandsynligheden for, at en låntager misligholder et lån. Denne metode er særligt effektiv, når det drejer sig om at håndtere komplekse, ikke-lineære relationer mellem data og har vist sig at levere stærke resultater i mange virkelige applikationer, som f.eks. medicinsk diagnostik, bioinformatik og ansigtsgenkendelse. SVMs styrke ligger i dens evne til at finde optimale grænseflader i højdimensionelle datasæt, hvor klassifikationerne bliver lettere at adskille, selv i meget komplekse scenarier.

En SVM arbejder ved at finde en hyperplan, der bedst adskiller data i træningssættet. Denne hyperplan vælges på en måde, der maksimerer marginen, hvilket betyder, at afstanden mellem de nærliggende datapunkter og hyperplanet bliver størst muligt. Det er denne "maksimale margin", der gør SVMs til en pålidelig klassifikator. Når hyperplanet er fundet, kan modellen bruges til at forudsige, om en given observation tilhører en bestemt klasse (f.eks. "misligholdelse" eller "ikke-misligholdelse").

En vigtig egenskab ved SVM er, at den kan anvende ikke-lineære kerner til at transformere data til et højere dimensionalt rum, hvor det bliver lettere at finde et adskillelsesplan. Dette gør SVM velegnet til at håndtere datasæt, hvor relationerne mellem de forskellige variabler er komplekse og ikke let kan beskrives med en simpel lineær funktion. For kreditrisikomodellering betyder det, at SVM kan identificere og udnytte de komplekse mønstre, der findes i finansielle data, og dermed forbedre nøjagtigheden af risikovurderingen.

I praktisk anvendelse er processen for at træne en SVM-model relativt simpel. Først opbygges et træningssæt, som indeholder kendte data om låntagerne, herunder deres indkomst, alder, kreditvurdering og tidligere lånehistorik. Denne data bruges til at træne SVM-modellen, som derefter kan anvendes til at forudsige låntagerens sandsynlighed for misligholdelse på nye, ukendte data. For eksempel kan vi bruge et datasæt, hvor variabler som "lånstatus", "personindkomst", "långruppe" og "kreditvurdering" er inkluderet. Ved at træne modellen kan vi forudsige, om en bestemt låntager sandsynligvis vil misligholde lånet.

SVM-modellen leverer prædiktioner som enten "0" (ingen misligholdelse) eller "1" (misligholdelse). For at evaluere modellens præstation anvendes typisk en forvirringsmatrix (confusion matrix), som giver indsigt i, hvordan modellen klarer sig i forhold til både de faktiske resultater og de forudsagte. For eksempel vil en forvirringsmatrix afsløre antallet af falske positiver (låntagere, der blev forudset at misligholde, men faktisk ikke gjorde det) og falske negativer (låntagere, der blev forudset at tilbagebetale, men faktisk misligholdt). Ud fra disse data kan vi beregne nøjagtige målinger som følsomhed, specificitet og præcision, der hjælper med at vurdere modellens effektivitet.

For at implementere en SVM-model i R, er det nødvendigt at installere og bruge pakken e1071, som tilbyder funktioner til at opbygge og træne SVM-modeller. Den grundlæggende proces involverer oprettelsen af trænings- og testdatasæt, træning af modellen ved hjælp af den relevante kernel (f.eks. en lineær kernel) og derefter evaluering af modellens præstation på testdatasættet.

En typisk SVM-model, der anvendes til kreditrisiko, kan opstilles som følger: træningsdata bruges til at træne modellen, og forudsigelser genereres derefter på testdata. Resultaterne evalueres ved hjælp af forvirringsmatrixen og ROC-kurven, som viser modellens præstation i forhold til den falske positive og den sande positive rate. ROC-kurven er et nyttigt værktøj til at visualisere modellen præstationsniveau, idet den giver en oversigt over modellens evne til at skelne mellem de forskellige klasser.

En væsentlig faktor, som ofte overses, er valget af kernel, som har en stor indflydelse på modelens præstation. En lineær kernel fungerer godt, når data kan adskilles med en lige linje, men for mere komplekse data kan en ikke-lineær kernel være nødvendig. Derudover er det vigtigt at forstå, at SVMs er følsomme over for hyperparameterindstillinger, såsom reguleringsparameteren C, som styrer modellen's evne til at tilpasse sig træningsdataene. En høj værdi af C kan føre til en model, der overfitter træningsdataene, mens en lav værdi kan føre til underfitting. Derfor er det ofte nødvendigt at finjustere disse parametre for at opnå den bedste modelpræstation.

En vigtig overvejelse, når man anvender SVM i kreditrisiko, er balancen mellem klassificeringspræcision og modellens generaliseringsevne. I mange tilfælde er det ikke nok at opnå høj præcision i testdatasættet; det er også vigtigt at sikre, at modellen generaliserer godt til nye, ukendte data. Dette kan opnås ved at bruge krydsvalideringsteknikker, som kan hjælpe med at identificere den bedste model, der ikke overfitter træningsdataene.

I kreditrisikomodellering kan SVM anvendes som et supplement til andre teknikker, såsom logistisk regression eller beslutningstræer. Ofte giver en kombination af flere metoder en mere robust og præcis vurdering af kreditrisikoen.

Hvordan man arbejder med Naiv Bayes og beslutningstræer i risikostyring og forudsigelser

I arbejdet med at forudsige medarbejderes attrition eller adfærd anvendes modeller som Naiv Bayes og beslutningstræer, der hver især tilbyder unikke fordele afhængigt af datatyper og analysens formål. Her bliver brugen af disse modeller demonstreret, hvor Naiv Bayes anvendes på kategoriske data og beslutningstræer på kontinuerlige data. Begge metoder har deres styrker, men de giver ikke altid sammenlignelige resultater, da de arbejder på grundlag af forskellige variabeltyper.

En typisk anvendelse af Naiv Bayes-modellen i dette tilfælde involverer seks træningsobservationer, som giver mulighed for at lave prædiktioner baseret på både den faktiske og de forudsigte værdier. Den anvendte R-kode til at skabe forudsigelser ser således ud:

R
pred.prob <- predict(NB_model, newdata = TestData, type = "raw")


pred.class <- predict(NB_model, newdata = TestData)


predictions <- data.frame(actual = TestData$Left, predicted = pred.class, pred.prob)

Modellen forudsiger både sandsynligheder og klasser (f.eks. om en medarbejder bliver eller forlader virksomheden). Disse sandsynligheder kan give en målestok for hvor stærk en forudsigelse modellen har i hvert tilfælde. I et konkret eksempel, hvor modellen forudsagde for medarbejdere, der forlod arbejdspladsen, viste det sig, at modellen var korrekt i alle tilfælde.

For at vurdere modellens præcision anvendes confusion matrix og forskellige statistiske mål som sensitivitet, specifitet, præcision og recall. Eksemplet viste en nøjagtighed på 70%, med en sensitivitet på 0.64 og en specifitet på 0.75. Sensitivitet måler, hvor godt modellen identificerer de rigtige tilfælde (medarbejdere, der forlader), mens specifiteten indikerer, hvor godt modellen korrekt identificerer de medarbejdere, der ikke forlader.

En vigtig indikator for modellens præstation er AUC (Area Under the Curve), som angiver, hvor godt modellen skelner mellem de to klasser (i dette tilfælde de medarbejdere, der bliver, og dem der forlader). AUC på 76,3% i eksemplet betyder, at modellen har en relativt god præstation, men der er plads til forbedring.

I en parallel analyse anvendes beslutningstræer på et datasæt med kontinuerlige data. Her bygges en beslutningstræmodel med R's rpart-funktion:

R
dt <- rpart(TrainData$Left ~ ., data = TrainData, method = "class")

Beslutningstræet deler dataen op i regler, der bestemmer, om en medarbejder vil forlade organisationen. For eksempel, hvis en medarbejder er gift og har et højt jobniveau, er sandsynligheden for at forlade arbejdspladsen lavere, mens medarbejdere med lavt jobniveau og utilfredshed med arbejdsbalancen (WLBal) har en højere risiko for at forlade.

Efter opbygningen af beslutningstræet bruges igen confusion matrix for at vurdere modelens præstation. Resultaterne viser en nøjagtighed på 68%, med en sensitivitet på 0.51 og en specifitet på 0.82. Dette tyder på, at beslutningstræmodellen bedre kan identificere medarbejdere, der bliver, men har sværere ved at finde de, der forlader. AUC for denne model er 74,24%, hvilket indikerer en lidt lavere præcision sammenlignet med Naiv Bayes-modellen.

En af de væsentlige forskelle mellem Naiv Bayes og beslutningstræer ligger i deres tilgang til data. Naiv Bayes arbejder under antagelsen, at alle variabler er uafhængige, hvilket sjældent er tilfældet i virkelige situationer. Dette kan føre til unøjagtigheder, især når der er stærke relationer mellem de forudsigende faktorer. Beslutningstræer, på den anden side, opdeler dataene i sektioner og skaber regler baseret på de bedste split-kriterier. Dette kan give en mere intuitiv forståelse af, hvilke faktorer der påvirker medarbejdernes beslutning om at forlade.

Desuden skal det bemærkes, at når man arbejder med kategoriske data, som i Naiv Bayes, er det ofte nødvendigt at vælge de rigtige variabler omhyggeligt. Kategoriske data er ikke altid ideelle for Naiv Bayes, som for det meste fungerer bedre med kontinuerlige data, hvor forholdet mellem variablerne kan forstås lettere. Dette kan resultere i, at Naiv Bayes-modeller undertiden giver mindre præcise resultater i forhold til beslutningstræer, når de anvendes på komplekse datasæt med flere sammenhænge.

Derudover er det vigtigt at overveje, hvordan dataene er repræsenteret. Hvis datasættet indeholder ubalancerede klasser (f.eks. mange flere medarbejdere, der bliver, end dem der forlader), kan det være nødvendigt at justere modellen ved hjælp af teknikker som oversampling, undersampling eller brugen af vægtede kostnader i forudsigelserne. På den måde kan man undgå, at modellen bliver biased mod den dominerende klasse og bedre identificerer sjældnere hændelser.

Endtext

Jak správně vytvářet a spojovat granny squares
Co všechno je důležité vědět o konfliktu a osobních hranicích v těžkých situacích?
Jak vědci a experimentátoři formovali náš pohled na přírodu a vědu