{"id":344,"date":"2019-02-27T16:52:09","date_gmt":"2019-02-27T16:52:09","guid":{"rendered":"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/?page_id=344"},"modified":"2019-02-27T16:52:09","modified_gmt":"2019-02-27T16:52:09","slug":"oney-bank","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/index.php\/oney-bank\/","title":{"rendered":"Oney Bank"},"content":{"rendered":"<h4 style=\"text-align: center;\"><strong>Classification de donn\u00e9es h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes<\/strong><br \/>\n<strong> Application au scoring<\/strong><\/h4>\n<h4 style=\"text-align: center;\"><strong>\u00a0<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-350\" src=\"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/Logos-Painleve-INRIA-Oney-300x40.png\" alt=\"\" width=\"368\" height=\"49\" srcset=\"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/Logos-Painleve-INRIA-Oney-300x40.png 300w, https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/Logos-Painleve-INRIA-Oney.png 743w\" sizes=\"auto, (max-width: 368px) 100vw, 368px\" \/><br \/>\n<\/strong><\/h4>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Collaboration avec Oney Bank, Croix<\/em><\/p>\n<h4 style=\"text-align: left;\">Le projet<\/h4>\n<p>Les m\u00e9thodes de scoring sont couramment utilis\u00e9es dans le domaine bancaire pour les demandes de pr\u00eats ou des applications marketing. Les donn\u00e9es comptent un nombre important de variables h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes ainsi que potentiellement de nombreuses donn\u00e9es manquantes. Une contrainte r\u00e9glementaire s&#8217;ajoute \u00e9galement afin que les r\u00e9sultats de la m\u00e9thode de scoring soient interpr\u00e9tables. Oney Bank utilise actuellement une m\u00e9thode de r\u00e9gression logistique avec s\u00e9lection de variables. Cependant cette m\u00e9thode standard peut souffrir de quelques probl\u00e8mes en grande dimension (corr\u00e9lation, instabilit\u00e9, manque de flexibilit\u00e9).<\/p>\n<p>La m\u00e9thode propos\u00e9e consiste en un premier temps \u00e0 appliquer une \u00e9tape de classification avec le logiciel MixtComp, d\u00e9velopp\u00e9 par Inria et le laboratoire Paul Painlev\u00e9, puis d&#8217;appliquer sur chaque classe obtenue la m\u00e9thode standard d&#8217;Oney Bank. MixtComp va cr\u00e9er des groupes d&#8217;individus tout en compl\u00e9tant les donn\u00e9es manquantes suivant la distribution au sein des diff\u00e9rents groupes. Chaque groupe identifie une structure particuli\u00e8re au sein des donn\u00e9es. Appliquer un mod\u00e8le par groupe permet alors d&#8217;expliquer plus de variance dans les donn\u00e9es qu&#8217;un seul mod\u00e8le pour l&#8217;ensemble des donn\u00e9es et de r\u00e9duire l&#8217;erreur de pr\u00e9diction.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-348 aligncenter\" src=\"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/oney-300x115.png\" alt=\"\" width=\"399\" height=\"153\" srcset=\"https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/oney-300x115.png 300w, https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/oney-768x295.png 768w, https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/oney-1024x393.png 1024w, https:\/\/cime.math.cnrs.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/oney.png 1389w\" sizes=\"auto, (max-width: 399px) 100vw, 399px\" \/><\/p>\n<h4><strong>Package\/logiciel<\/strong><\/h4>\n<p>Le logiciel MixtComp est disponible en ligne sur <a href=\"https:\/\/massiccc.lille.inria.fr\/\">MASSICCC<\/a> (mode SaaS).<\/p>\n<h4><strong>Contact<\/strong><\/h4>\n<p>Christophe Biernacki : <a href=\"mailto:christophe.biernacki@math.univ-lille1.fr\">christophe.biernacki[AT]math.univ-lille1.fr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Classification de donn\u00e9es h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes Application au scoring \u00a0 Collaboration avec Oney Bank, Croix Le projet Les m\u00e9thodes de scoring sont couramment utilis\u00e9es dans le domaine bancaire pour les demandes de pr\u00eats ou des applications marketing. 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