Interpretable Machine Learning Models for Financial Risk Assessment
- سال انتشار: 1404
- محل انتشار: چهارمین کنفرانس بین المللی پژوهش ها و دستاوردهای نو در علوم، مهندسی و فناوری های نوین
- کد COI اختصاصی: SETBCONF04_023
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 34
نویسندگان
Department of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology (IUST), Tehran
چکیده
Interpretable machine learning models in financial risk assessment are valuable tools for analysts and decision-makers. These models provide a better understanding of the factors that lead to specific outcomes through transparency in the decision-making process. In the complex financial world, where uncertainty and unpredictable risks exist, the interpretability of models helps analysts not only achieve more accurate predictions but also develop better strategies for managing existing risks. Furthermore, these models contribute to building trust among stakeholders, as they explain data-driven decisions with greater clarity. In this context, techniques such as feature importance and sensitivity analysis allow analysts to examine the impact of each variable on the final outcomes. Given the importance of risk assessment in financial markets, utilizing interpretable machine learning models can be an effective step towards improving decision-making processes and reducing financial risks.کلیدواژه ها
Machine learning models, Interpretable, Financial risk assessment, Analystsمقالات مرتبط جدید
- Resource Optimization in Large Language Model Deployment Using Reinforcement Learning and Adaptive Software Engineering
- کاربرد یادگیری ماشین در پیشبینی خطاهای نرم افزاری در مراحل اولیه توسعه سیستم های پیچیده
- A review of the application of silver nanoparticles in improving the performance of ultrathin silicon solar cells
- نگرشی برنانو و نقش آن در تصفیه آب در نیروگاه های برق
- The Biomechanical Effect of Knee Flexion Angles on Squat Lifting with a Flat Back Position
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.