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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,227 - 1,230 (4page)
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This study presents a model based on artificial intelligence algorithms, which predicts deposit subscription intentions using bank customer data in Portuguese. The artificial intelligence algorithms employed for deposit subscription prediction model include Logistic Regression, Random Forest, and Gradient Boost Machine. To resolve data imbalance that is a critical issue in the Portuguese bank user dataset, we utilized various oversampling techniques, such as Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), Borderline SMOTE, and Adaptive Synthetic Sampling for Imbalanced Learning (ADASYN). The objective of our provided models for predicting bank deposit subscription intentions is to accurately identify potential subscribers. A model attains better performance, as it achieves a higher recall that can result in a higher F2 score. Our analysis showed that the Gradient Boost Machine algorithm-based deposit subscription prediction model, employed by ADASYN oversampling, reaches the best performance.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 원본 데이터 세트 설명 및 전처리 과정
Ⅲ. 인공지능 알고리즘 및 오버샘플링 처리
Ⅳ. 은행 예금 가입 의사 분류 예측 모델 분석
Ⅴ. 결론
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