Random Forest versus Logistische Regression beim Kredit-Scoring
Kredit-Scoring ist ein Prozess, bei dem Daten über einen Kreditantragsteller verwendet werden, um eine Vorhersage darüber zu treffen, wie wahrscheinlich es ist, dass der Antragsteller einen Kredit zurückzahlt. Diese Vorhersage wird verwendet, um Entscheidungen über die Kreditvergabe zu treffen.
Random Forest und Logistische Regression sind beides statistische Methoden, die in Kredit-Scoring-Modellen verwendet werden können.
Random Forest ist ein Ensemble-Lernverfahren, bei dem mehrere Entscheidungsbäume verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen. Jeder Baum wird auf einer zufälligen Teilmenge der Trainingsdaten trainiert und die Vorhersagen werden durch Abstimmung der Vorhersagen der einzelnen Bäume kombiniert. Random Forest ist bekannt für seine Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge in Daten zu erkennen und hat in vielen Anwendungen eine gute Vorhersagegenauigkeit gezeigt.
Logistische Regression ist ein statistisches Modell, das verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit einer binären Ereignisauscome (in diesem Fall Kreditrückzahlung oder nicht) vorherzusagen. Es verwendet eine lineare Funktion, um die Zusammenhänge zwischen den Eingabe-Features und dem Ziel auszudrücken. Logistische Regression ist einfacher als Random Forest und kann schneller trainiert und vorhergesagt werden. Allerdings ist es möglicherweise nicht in der Lage, komplexere Zusammenhänge in den Daten zu erkennen.
In der Praxis hängt die Wahl zwischen Random Forest und Logistischer Regression von den spezifischen Anforderungen und Charakteristika des Kredit-Scoring-Problems ab. Es ist wichtig, beide Methoden zu evaluieren und diejenige mit der besten Vorhersagegenauigkeit bzw. “Accuracy” auszuwählen.