Amb motiu del tancament d'estiu, la validació de documents es reprendrà a partir del 28 d'agost de 2026. Disculpeu les molèsties.
Con motivo del cierre de verano, la validación de documentos se reanudará a partir del 28 de agosto de 2026. Disculpad las molestias
Due to the summer closure, document validation will resume starting August 28, 2026. We apologize for any inconvenience.

Fitxers

UncetaNIPS18.pdf (1.68 MB)

Tipus de document

Objecte de conferència

Data de publicació

2018-11-23

Tots els drets reservats

Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/130337

Towards Global Explanations for Credit Risk Scoring

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

In this paper we propose a method to obtain global explanations for trained black-box classifiers by sampling their decision function to learn alternative interpretable models. The envisaged approach provides a unified solution to approximate non-linear decision boundaries with simpler classifiers while retaining the original classification accuracy. We use a private residential mortgage default dataset as a use case to illustrate the feasibility of this approach to ensure the decomposability of attributes during pre-processing.

Matèries

Risc de crèdit, Hipoteques

Matèries (anglès)

Credit risk, Mortgages

Citació

Col·leccions

Comunicacions a congressos (Matemàtiques i Informàtica)

Citació

UNCETA, Irene, NIN, Jordi and PUJOL VILA, Oriol. Towards Global Explanations for Credit Risk Scoring. Comunicació a: NIPS 2018 Workshop on Challenges and Opportunities for AI in Financial Services: the Impact of Fairness. Explainability. Vol.  Accuracy, num. and Privacy, pags. Montréal. [consulted: 19 of August of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/130337

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre