An Enhanced Bankruptcy Prediction Model Using Fuzzy Clustering Model and Random Forest Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancements made in Information Technologies (IT) have evolved in the prediction model for financial data. Research in the prediction of bankruptcy is inclining to owe to the growth of related associations with economic and social phenomena. Financial crises in recent scenarios have influenced the growth of financial institutions. Hence, the need for bankruptcy risk prediction at an earlier stage is of prime importance. Though several prediction algorithms were suggested, the predictive models' accuracy is still a challenging task. In this paper, a bankruptcy prediction model is developed by integrating the Fuzzy clustering model and Multi-objective random forest classifiers. The voluminous number of records of the financial dataset and polish bankruptcy dataset is collected from a public repository. It is pre-processed using a MapReduce technique, one of the Big Data approaches. Benefits given by big data approaches help to achieve better flexibility towards a variable declaration. The collected records are pre-processed and organized under efficient index construction. FCM is employed to cluster the data for analytic purposes. Finally, a multi-objective Random Forest classifier helps to develop a prediction model for bankruptcy. Experimental analysis is carried out with accuracy, precision, sensitivity, and specificity compared with existing, Genetic algorithms. Compared to the existing technique, the proposed technique has obtained 80% accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».