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Data Mining Classification Par Apprentissage Supervisé Pour Prédire Le Remboursement D’un Crédit

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dc.contributor.author Djafri, Razik
dc.contributor.author Abbas, K ; promoteur
dc.date.accessioned 2021-06-03T07:44:57Z
dc.date.available 2021-06-03T07:44:57Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/15587
dc.description Spécialité : Mathématiques financières en_US
dc.description.abstract Généralement, l’objectif du data mining est d’aider à la prise de décision en fournissant des modèles compréhensibles aux utilisateurs. En effet, les utilisateurs ne demandent pas des pages et des pages de chiffres, mais des modèles et leurs interprétations. Les expériences montrent que les modèles simples sont plus compréhensibles mais moins précis, alors que les modelés complexes sont plus précis mais difficiles à interpréter. A travers ce mémoire nous avons pu répondre à notre problématique qui est de développer un modèle qui va nous permettre de savoir si un nouveau client peut OUI ou NON rembourser son crédit. Nous concluions par donner certains perspectives à ce modeste travail. Cette étude de datamining pourra séduire les grandes entreprises. Cela me motive d’améliorer mes compétences dans le domaine de datamining, pour développer des modèles fiable à partir de grandes base de données (BIG DATA) on utilisons des logiciels plus performant et des langages de programmation plus adéquat comme Python. Généralement, l’objectif du data mining est d’aider à la prise de décision en fournissant des modèles compréhensibles aux utilisateurs. En effet, les utilisateurs ne demandent pas des pages et des pages de chiffres, mais des modèles et leurs interprétations. Les expériences montrent que les modèles simples sont plus compréhensibles mais moins précis, alors que les modelés complexes sont plus précis mais difficiles à interpréter. A travers ce mémoire nous avons pu répondre à notre problématique qui est de développer un modèle qui va nous permettre de savoir si un nouveau client peut OUI ou NON rembourser son crédit. Nous concluions par donner certains perspectives à ce modeste travail. Cette étude de datamining pourra séduire les grandes entreprises. Cela me motive d’améliorer mes compétences dans le domaine de datamining, pour développer des modèles fiable à partir de grandes base de données (BIG DATA) on utilisons des logiciels plus performant et des langages de programmation plus adéquat comme Python. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher université A/Mira Bejaia en_US
dc.subject Datamining : Classification : Apprentissage supervisé : Prédiction : Modèle en_US
dc.title Data Mining Classification Par Apprentissage Supervisé Pour Prédire Le Remboursement D’un Crédit en_US
dc.type Thesis en_US


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