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11月30日，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)大數(shù)據(jù)研究院院長(zhǎng)寇綱教授應(yīng)邀為管理學(xué)院師生作線上學(xué)術(shù)報(bào)告，報(bào)告以“Profit- and risk-driven credit scoring under parameter uncertainty: a multi-objective approach”為主題，由管理學(xué)院張江華教授主持，近百名師生參與本次活動(dòng)。

寇綱教授分享了在數(shù)據(jù)科學(xué)與智能決策領(lǐng)域的最新研究成果：利潤(rùn)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和基于利潤(rùn)的績(jī)效指標(biāo)已廣泛應(yīng)用于信用評(píng)分。在評(píng)估用于信用評(píng)分的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，以往的研究通常假設(shè)成本和收益參數(shù)及其分布信息是可用的，然而在現(xiàn)實(shí)中，這些參數(shù)和它們的分布往往不確定。寇綱教授考慮信用評(píng)分模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中的參數(shù)不確定性，以及利用這些模型對(duì)收益和風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)，提出了一種新的基于利潤(rùn)的度量指標(biāo)——最壞情況預(yù)期最小成本(WEMC)，用于估計(jì)不確定參數(shù)下信用評(píng)分模型的利潤(rùn)?；趤?lái)自多個(gè)國(guó)家的12個(gè)信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集的應(yīng)用結(jié)果，該方法在成本和風(fēng)險(xiǎn)績(jī)效指標(biāo)方面均優(yōu)于其他特征選擇方法。報(bào)告結(jié)束后，寇綱教授與管理學(xué)院師生就研究涉及的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了討論，其深入淺出的講解使到會(huì)師生受益良多。

寇綱，教授，博士生導(dǎo)師?，F(xiàn)任西南財(cái)經(jīng)大學(xué)大數(shù)據(jù)研究院院長(zhǎng)、工商管理學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)、長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授，國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者，全國(guó)MBA教育指導(dǎo)委員會(huì)委員，國(guó)務(wù)院享受政府特殊津貼專家。

圖文 | 王紫琳

編輯 | 康寧

審核發(fā)布 | 周琳