Intelligent model for enhancing the bankruptcy prediction with imbalanced data using oversampling and CatBoost
المؤلفون المشاركون
Ali, Samar
Alfonse, Marco
Salim, Abd al-Badi M.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 3 (31 أغسطس/آب 2022)، ص ص. 92-108، 17ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-08-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Bankruptcy prediction is one of the most significant financial decision-making problems, which prevents financial institutions from sever risks.
most of bankruptcy datasets suffer from imbalanced distribution between output classes, which could lead to misclassification in the prediction results.
this research paper presents an efficient bankruptcy prediction model that can handle imbalanced dataset problem by applying synthetic minority oversampling technique (SMOTE) as a pre-processing step.
it applies ensemble-based machine learning classifier, namely, categorical boosting (CatBoost) to classify between active and inactive classes.
moreover, the proposed model reduces the dimensionality of the used dataset to increase predictive performance by using three different feature selection techniques.
the proposed model is evaluated across the most popular imbalanced bankrupt dataset, which is the polish dataset.
the obtained results proved the efficiency of the applied model, especially in terms of the accuracy.
the accuracies of the proposed model in predicting bankruptcy on the Polish five years datasets are 98%, 98%, 97%, 97% and 95%, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ali, Samar& Alfonse, Marco& Salim, Abd al-Badi M.. 2022. Intelligent model for enhancing the bankruptcy prediction with imbalanced data using oversampling and CatBoost. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 3, pp.92-108.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495808
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ali, Samar…[et al.]. Intelligent model for enhancing the bankruptcy prediction with imbalanced data using oversampling and CatBoost. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 3 (Aug. 2022), pp.92-108.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495808
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ali, Samar& Alfonse, Marco& Salim, Abd al-Badi M.. Intelligent model for enhancing the bankruptcy prediction with imbalanced data using oversampling and CatBoost. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 3, pp.92-108.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495808
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 105-108
رقم السجل
BIM-1495808
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر