Tratamiento de clases desbalanceadas con el método del cubo en problemas de credit scoring a través de la minería de datos

Mauricio Beltrán Pascual, Francisco Javier Martínez de Pisón Ascacíbar and uan Antonio Vicente Vírseda
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Mauricio Beltrán Pascual: Grupo EDMANS. Universidad de La Rioja. España
Francisco Javier Martínez de Pisón Ascacíbar: Grupo EDMANS. Universidad de La Rioja. España
uan Antonio Vicente Vírseda: Universidad Nacional de Educación a Distancia. España

Cuadernos de Economía - Spanish Journal of Economics and Finance, 2020, vol. 43, issue 122, 175-190

Abstract: en este artículo se aborda la forma de aplicar el método de muestreo denominado “Método del cubo” en problemas de credit scoring con la finalidad de poder mejorar la preci-sión de los modelos predictivos que se obtengan. Este método permite garantizar un óptimo equilibrio de las muestras cuando se trabaja con bases de datos cuyas clases de la variable dependiente están altamente desbalanceadas. Utilizando dos muestras de datos bancarios reales, se realiza un estudio comparativo de los mejores modelos obtenidos con diversos mé-todos de minería de datos aplicados a las bases de datos originales frente a las balanceadas. Finalmente, se concluye que la capacidad predictiva de los algoritmos de clasificación es más precisa y que los modelos utilizados reducen el coste económico de la clasificación cuando se equilibran las muestras.

Keywords: Método del cubo; Credit scoring; Minería de datos; Coste de clasificación (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C11 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2020
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