I n t e r n at ion al  Jou r n al   of   E lec t r ical  an d   Com p u t e r   E n gin e e r in ( I JE CE )   Vol.   1 4 ,   No.   5 Oc tober   20 2 4 ,   pp .   5534 ~ 554 2   I S S N:  2088 - 8708 ,   DO I 10 . 11591/ ij e c e . v 1 4 i 5 . pp 5 534 - 554 2             5534       Jou r n al  h omepage ht tp: // ij e c e . iaes c or e . c om   For e c ast in c r e d itw o r t h in e ss i n  c r e d it s c or i n g u si n m ac h in e   le ar n i n g m e t h o d s       Ayagoz   M u k h an ova 1 ,   M ad iyar  B ait e m irov 1 ,   Az am at   Am irov 2 ,   B olat   T as s u ov 3 ,   Vale n t in a   M ak h at ova 4 As s e m gu Kai p ova 5 ,   Ulz h an   M ak h az h an ova 1 ,   T leugai s h a   Os p an ova 1   1 D e pa r tm e nt  of  I nf or ma ti on S ys te ms , L . N . G umi ly ov E ur a s ia n  N a ti ona U ni ve r s it y, A s ta na R e publ ic  of  K a z a kh s ta n   2 D ig it a li z a ti on D e pa r tm e nt A byl ka s   S a gi nov K a r a ga nda   T e c hn ic a U ni ve r s it y, K a r a ga nda R e publ ic  of  K a z a kh s ta n   3 F a c ul t y of   N a tu r a S c ie nc e s , N o n - pr of it   L im it e L ia bi li ty  C o mp a ny,  M . H D ul a ty   T a r a z  S ta t e   U ni v e r s i ty ,   T a r a z R e p ubl i c  of   K a z a kh s t a n   4 D e pa r tm e nt  of  S of twa r e  E ngi ne e r in g, A ty r a u S ta te  U ni ve r s it y K h. D os mukha me dova , A ty r a u, R e publ ic  of  K a z a kh s ta n   5 D e pa r tm e nt  of  B io s ta ti s ti c s , B io in f or ma ti c s  a nd I nf or ma ti on T e c hnol ogi e s , A s t a na  M e di c a U ni ve r s it y, A s t a na , R e publ ic  of  K a z a khs ta n       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived  F e 27,   2024   R e vis e J un  20,   2024   Ac c e pted  J ul  1,   2024       T h i s   ar t i c l p r o v i d e s   an   o v er v i e w   o m o d er n   mac h i n l earn i n g   met h o d s   i n   t h co n t ex t   o t h ei act i v u s i n   cred i t   s co r i n g ,   w i t h   p art i c u l ar  at t e n t i o n   t o   t h fo l l o w i n g   al g o r i t h ms :   l i g h t   g ra d i e n t   b o o s t i n g   mach i n ( L G BM )   c l as s i f i er,   l o g i s t i re g re s s i o n   (L R) l i n ear  d i s cr i mi n a n t   an al y s i s   (L D A ) d eci s i o n   t ree   ( D T )   c l as s i f i er,   g rad i en t   b o o s t i n g   cl a s s i f i er  an d   ex t reme   g rad i en t   b o o s t i n g   ( X G B )   c l a s s i fi er.   E ach   o t h me t h o d s   men t i o n e d   i s   s u b j ec t   t o   carefu l   an a l y s i s   t o   ev a l u a t t h ei a p p l i cab i l i t y   an d   effec t i v en e s s   i n   p red i ct i n g   cred i t   ri s k .   T h ar t i c l ex ami n es   t h ad v an t ag es   an d   l i mi t at i o n s   o f   each   met h o d ,   i d e n t i fy i n g   t h ei i mp ac t   o n   t h acc u rac y   an d   re l i a b i l i t y   o f   b o rr o w er  cred i t w o r t h i n e s s   as s es s men t s .   Cu rren t   t ren d s   i n   mach i n e   l ear n i n g   an d   cred i t   s co r i n g   are  al s o   c o v ere d ,   w ar n i n g   o c h al l e n g e s   an d   d i s cu s s i n g   p ro s p ec t s .   T h an a l y s i s   h i g h l i g h t s   t h s i g n i f i can t   co n t r i b u t i o n s   o met h o d s   s u c h   as   L G BM   cl as s i f i er,   LR L D A DT   cl as s i f i er ,   g rad i en t   b o o s t i n g   cl as s i f i er  an d   X G B   c l as s i fi er  t o   t h d e v el o p me n t   o m o d er n   cred i t   s c o ri n g   p ract i ces ,   h i g h l i g h t i n g   t h e i p o t e n t i a l   fo i mp r o v i n g   t h ac cu rac y   an d   rel i a b i l i t y   o b o rr o w er  cred i t w o r t h i n e s s   f o recas t s   i n   t h fi n a n ci a l   s er v i ce s   i n d u s t ry .   A d d i t i o n al l y ,   t h art i cl d i s c u s s es   t h i m p o r t an ce  o f   carefu l   s el ec t i o n   o mach i n l earn i n g   mo d el s   an d   t h n eed   t o   co n t i n u al l y   u p d at e   met h o d o l o g y   i n   l i g h t   o t h rap i d l y   ch a n g i n g   n at u re  o t h fi n a n ci a l   mark e t .   K e y w o r d s :   C r e dit wor thi ne s s   De c is ion  tr e e   c las s if ier   Gr a dient  boos ti ng  c las s if ier   L inea r   dis c r im inant  a na lys is   L ogis ti c   r e gr e s s ion   M a c hine  lea r ning    Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i ce n s e.     C or r e s pon din A u th or :   M a diyar   B a it e mi r ov    De pa r tm e nt  of   I nf or mat ion  S ys tems ,   L .   N.   Gumil y ov  E ur a s ian  Na ti ona Unive r s it y   010000  As tana ,   R e publi c   of   Ka z a khs tan    E mail:   madiya r . ba ytemir ov@inbox . r u       1.   I NT RODU C T I ON   I the  moder n   wor ld  o f   f inanc e ,   whe r e   c ompeti ti on  in  the  lending  mar ke [ 1] [ 3]   is   c ons tantly   gr owing,   the   r e leva nc e   of   de ve lopi ng  e f f e c ti ve   methods   f or   p r e dicting  c r e dit wo r thi ne s s   is   high.   T he   a c c ur a c a nd  r e li a bil it y   of   s uc methods   a r e   ke f a c tor s   f o r   f inanc ial  ins ti tut ions   s e e king  to   mi nim ize   r is a n e ns ur e   the  s us taina bil it o f   their   loan   por tf o li os .   L ight   g r a dient  boos ti ng   mac hine  ( L GB M )   c las s if ier   [ 4 ] [ 6] logi s ti c   r e gr e s s ion  [ 7] [ 9 ] li ne a r   dis c r im inant   a na lys is   [ 10 ] [ 13] de c is ion  tr e e   c las s if ier   [ 13] ,   [ 14] gr a dient  boos ti ng  c las s if ier   [ 15] [ 17 ]   a nd  e xt r e me  gr a dient   boos ti ng  ( XG B )   c las s if ier   [ 18] ,   [ 19]   a r e   a   va r iety  o f   mac hine  tr a ini ng,   e a c with  it s   own   unique  c ha r a c ter is ti c s   a nd  a ppli c a ti ons .   T he i r   us e   in   c r e dit   s c or ing   [ 20] [ 22]   ope ns   up  ne w   oppor tuni ti e s   f or   im p r oving   the  a c c ur a c of   f or e c a s ts ,   e s pe c ially  whe n   wor king   w it lar ge   volum e s   of   da ta   a nd  c ompl e x   c r e dit   models .   I n   thi s   s tudy,   we   will   a ls a ddr e s s   is s ue s   of   model   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         F or e c as ti ng  c r e dit w or thi ne s s   in  c r e dit   s c or ing  us i ng  mac hine  lear nin me thods   ( A y agoz   M uk hanov a )   5535   int e r pr e tabili ty,   c omput a ti ona l   c ompl e xit y ,   a nd   po tential  li mi tations .   T he s e   a s pe c ts   play  a im por tan r ole   in   the  im pleme ntation  o f   r e s e a r c r e s ult s   in  r e a l   f inanc ial  pr a c ti c e s .   R e s e a r c int c r e dit wor thi ne s s   us ing  mac hine  lea r ning  methods   is   not  only   of   a c a de mi c   int e r e s t,   but  a ls ha s   d ir e c a ppli c a ti on   va lue  f or   f inanc ial  ins ti tut ions ,   ins ur a nc e   c ompanie s   a nd  other   mar ke playe r s .   I is   e xpe c ted  that  the  r e s ult s   of   thi s   s tudy  c a n   s e r ve   a s   a   ba s is   f or   opti mi z ing   de c is ion - making  pr oc e s s e s   in  the   lending   indus tr y   a nd  p r ovide   mor e   e f f e c ti ve   r is mana ge ment.   Koc   e al .   [ 23]   e xplo r e   the   r ole   o f   c r e dit   r a ti ngs   i a s s e s s ing  f inanc ial  s tabili ty  a nd   the   c r it e r ia   f o r   is s uing  a   loan.   T he y   r e view   e ight   mac hine   lea r n ing  methods ,   including   s uppor t   ve c tor   mac hines   ( S VM ) Ga us s ian  na ive  B a ye s ,   de c is ion  tr e e s   ( D T ) r a nd om  f o r e s t   ( R F ) ,   XG B ,   k - ne a r e s ne ighbor s   ( KN N ) mul ti - laye r   pe r c e ptr on   ( M L P ) ,   a nd  logi s ti c   r e g r e s s ion  ( L R ) .   T he   main  objec ti ve   o f   the  s tudy  is   to   de mon s tr a te  the  be ne f icia a ppli c a ti on   of   thes e   methods   f or   pr e di c ti ng  loan   de f a ult   r is k   a nd  identif ying   inf luenc ing  f a c tor s .   T he   pa pe r   pr ovides   a e xtens ive  c ompar is on  e v a l ua ti ng  whic mac hine  lea r ning  models   pe r f or be tt e r   with   a nd  without   their   own  f e a tur e   s e lec ti on  method.   J i a ng   e al.   [ 24 ]   e xplor e   the  p r oblem  of   c r e dit   s c or in with  a   f oc us   on  identif ying   a nomalies   a nd  maintaining   or de r   in   f inanc ial  tr a ns a c ti ons .   T he highl ight   the  c las s   im ba lanc e   pr oblem  that  a r is e s   f r om  the  li m it e n umber   of   de f a ult   r e c or ds   in  f inanc ial  da ta.   T a d dr e s s   thi s   pr oblem,   the   a uthor s   a na lyze   va r ious   c las s ica a ppr oa c he s   to  lea r ning   f r om   im ba lanc e d   da ta,   i nc ludi ng  r e s a mpl ing  methods ,   c os t - of - e r r or   s tr a tegie s ,   a nd   t he   us e   of   ge ne r a ti ve   a dve r s a r ial  ne twor ks   ( GA Ns )   a s   a   tool   f or   lea r ning   f r om  im ba lanc e da ta.   Abdol i   e t   al .   [ 2 5]   e xa m ine  the  im po r ta nc e   o f   a uto mate c r e d it   s c or ing  a s   a   r is mana ge ment   to ol  f o r   ba nks   a nd   f inan c ial   ins ti tut ions ,   not ing   it s   a tt r a c t iv e ne s s   in   r e c e n t   de c a de s .   T he y   h ighl igh t   tha t   the   u n ba lanc e d   na tu r e   o f   c r e dit   s c o r in d a tas e ts ,   a s   we l a s   f e a t ur e   he te r oge ne it y,   p os e   c ha ll e n ge s   to  de ve l opi ng   e f f ic ient   models   that   c a n   ge ne r a l ize   t o   p r e vio us ly   u ns e e n   da ta.   T he   pa pe r   p r opos e s   t he   ba g ging   s upe r vis e d   a ut oe nc ode r   c las s if ie r   ( B S AC ) ,   a   mo de l   tha c o mbi ne s   th e   be n e f it s   of   s upe r vis e le a r n ing   f or   a ut oe nc ode r s   a nd  a   ba gg ing   mec ha nis t h a ndle   he ter oge ne it ies   in   f e a tu r e   s pa c e ,   a nd   the   r e s ult s   o f   e xtens i ve   e xpe r im e n ts   c o nf i r m   the   s upe r i or it y   a nd   r ob us tnes s   of   t he   pr o pos e d   me thod   in  pr e dict ing   t he   outco me   o f   loan   a pp li c a ti o ns .   T he   r e leva nc e   of   the  topi c   o f   p r e dicting  the  c r e dit wor thi ne s s   of   c r e dit   s c or ing   us ing  mac hine  lea r ning  methods   c a nnot  be   ove r e s ti mate in  the  li ght  of   moder c ha ll e nge s   in  the  f inanc ial  indus tr y.   W it h   the  incr e a s ing  volum e   of   da ta   a nd  the   va r iety   of   f a c to r s   a f f e c ti ng   the   f inanc ial   s it ua ti on  o f   b or r owe r s ,   s tanda r methods   of   a s s e s s ing  c r e dit wor thi ne s s   a r e   not  e f f e c ti ve   e nough.   T he   us e   of   a dva nc e mac hine  lea r ning  methods   pr ovides   the  oppo r tuni ty  no on ly  f or   mor e   a c c ur a te  f or e c a s ti ng,   but   a ls f o r   de e pe r   da ta  a na lys is ,   whic in  tur he lps   to   identif y   e a r ly  s ig ns   of   f inanc ial  r is ks .   S olut ions   ba s e on  L GB M   c las s if ier ,   LR L DA DT   c las s if ier ,   gr a dient  boos ti ng  c las s if ier   a nd  XG B   c las s if ier   pr omi s e   im pr ove c r e dit   s c or ing  r e s ult s ,   whic a r e   c r it ica to   e ns ur ing  the   s us taina bil it of   f inanc ial   ins ti tut ions   a nd  r e duc ing  the  l ikelihood  of   f inanc ial  c r is e s .       2.   M E T HO D   T h e   pu r p os e   o f   th is   s tu dy   is   a   c om pa r a t ive   a n a ly s is   o f   mac hi ne   le a r n in g   m e t ho ds   f or   p r e di c t in c r e d it wo r th ines s   in   c r e di s c o r in g .   W e   s e t   ou r s e lv e s   t he   tas k   o f   de te r mi ni ng   the   o pt i ma me th od   a mo ng  L GB M   c las s i f i e r ,   LR L D A DT   c l a s s i f ie r ,   g r a di e n t   b oos ti n g   c las s if ie r   a nd   X GB   c l a s s i f ie r ,   a s   we l a s   e va l ua ti n th e i r   e f f e c t iv e ne s s   ba s e d   on   s tan da r c l a s s i f ica t io n   m e t r ics .   As   a   b a s is   f or   ou r   r e s e a r c h ,   we   us e d   a   l a r ge   a nd   d ive r s e   d a t a   s e t   tha t   in c l ud e d   in f o r m a t io n   a bo ut   b or r owe r s '   f i na n c i a l   s i tu a t io n ,   c r e d it   his t or y ,   s oc ia l   f a c to r s   a n d   ot he r   r e le va n t   va r ia ble s .   T his   da tas e t   p r ov id e s   us   wi th   t he   o pp or tu n it to   m o r e   c o m pr e he ns ive l a na ly z e   a n e va lu a te   t he   pr op os e d   me t ho ds .   B e f o r e   a pp ly in g   m a c h i ne   lea r ni ng   met ho ds ,   c a r e f ul   da ta   p r e p r oc e s s i ng   w a s   c a r r i e d   o u t ,   i nc l ud in ha nd li ng   mi s s i ng   v a l ue s ,   e nc od in g   c a te go r ic a l   f e a t ur e s ,   n or ma l izi ng   nu me r ica l   da ta ,   a nd   p r o c e s s ing  o u tl ie r s .   T h is   s ta ge   a ll ows   yo u   t o   e ns u r e   t he   c o r r e c tn e s s   a nd   s ta bi li t y   o f   the   mo de ls .   L GB M   is   a   gr a dient  a mpl if ica ti on  method  opti mi z e f or   e f f icie nt  wo r with   lar ge   volum e s   of   da ta.   T his   method   dr a ws   a tt e nti on   to  taking   int o   a c c ount   unba lanc e c las s e s ,   whic is   a im por tant   a s pe c i c r e dit   s c or ing  pr oblems .   L ogis ti c   r e g r e s s ion  is   a   c las s ic  binar y   c las s if ica ti on  method   ba s e on   a   logi s ti c   f unc ti on.   W e   us e   it   in   the  c ontext   o f   c r e dit   s c or ing   to   a s s e s s   the  li ke li hood   of   a   bor r owe r 's   c r e dit wor th ines s   a nd  make   a   de c is ion  ba s e on  that  li ke li hood.   L DA   is   a   li n e a r   dis c r im inant  a na lys is   method  de s igned  to  m a xim ize   dif f e r e nc e s   be twe e c las s e s .   I c r e dit   s c or ing,   thi s   method  c a be   e f f e c ti ve   f or   highl ight ing  ke f e a tur e s   that  a f f e c c r e dit wor thi ne s s .   De c is ion  tr e e   c las s if ier s   pr ovide  a   vis ua r e pr e s e ntation  of   de c is ion  making  a nd  a r e   c a pa ble  of   c a ptur ing  c ompl e x   r e lations hips   in  da t a .   W e   us e   thi s   method   to  identi f the   s tr uc tur e   o f   c r it e r ia   that  inf luenc e   the  f or e c a s ti ng  of   c r e dit wor thi ne s s .   T he   gr a dient  boos ti ng  c las s if ier   a ll ows   the  c ons tr uc ti on  of   e ns e mbl e s   of   de c is ion  tr e e s ,   whic c a im p r ove   t he   pr e dictive  powe r   o f   the   model.   W e 'll   e xplor e   i ts   us e   in  c r e dit   s c or ing  a nd  e va luate   how  it   ha ndles   c ompl e da ta  s tr uc tur e s .   XG B   is   a   gr a dient  boos ti ng  im pleme ntation  that  p r ovides   a ddit ional  op ti mi z a t ions   a nd  r e gular iza ti ons .   W e   wi ll   look  a t   it s   i mpac on  the   a c c ur a c of   c r e dit   f or e c a s ts .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   1 4 ,   No.   5 Oc tober   2 02 4 :   553 - 554 2   5536   T o   ob jec t iv e l c o mp a r e   m a c h in e   l e a r n in g   m e t ho ds ,   w e   us e s ta nd a r d   met r ics   s uc h   a s   a c c u r a c y ,   r e c a l l,   p r e c is i on   a nd   F 1 - me a s u r e .   T he s e   me t r ics   e va l ua te   b o th   the   ov e r a l l   p e r f o r m a nc e   o f   t he   mo de ls   a n d   t he i r   a b il i ty  t o   c o r r e c tl y   i de nt i f y   bo r r o we r s   w it h   p r ob le ma ti c   c r e d i t   h is t o r i e s .   W e   c on du c t e d   a   s e r ies   o f   e x pe r im e n ts ,   t r a i ni ng  e a c h   m ode l   on   t he   tr a i ni ng   s e t   a nd   tes ti ng   o n   t he   tes t   s e t .   T he   r e s ul ts   a r e   a na lyz e d   us in g   e v a l ua ti on   m e tr ics   to  i de n ti f y   t he   b e s t   me th ods   t ha t   c a n   e f f e c ti ve ly   s ol ve   th e   p r ob le m   o f   c r e d it wo r th ine s s   f o r e c a s t in g .       3.   RE S UL T S   AN DI S CU S S I ON    T buil the  models ,   we   us e the  home  c r e dit   da tas e f r om  k aggle. c om ,   c ontaining  65  c olum ns .   T he   da ta  s e include s   a   c olum c a ll e d   T AR GE T ,   whic r e pr e s e nts   the   tar ge t   va r iable   ( 1   -   c us tom e r   with   pa yment  dif f iculti e s he   wa s   late   in  pa yment,   -   a ll   other   c a s e s ) .   C olum na mes   a nd  de s c r ipt ions   a r e   given  i T a ble  1   ( s e e   in  Appe ndix ) .   I e xpe r im e nts   with  c r e dit   p r e diction  in  a   bin a r c las s if ica ti on  tas k,   we   a ppli e d   a   c omm on   thr e s holdi ng  method   to   c onve r p r e dicte p r oba bil i ti e s   (   )   int o   binar y   c las s   labe ls .   T his   p r oc e s s   is   c a r r i e out  us ing  a   th r e s hold  s e a 0. 5 pr oba bil it ies   e qua to  or   gr e a ter   than  0 . a r e   r ounde to   ( pos it iv e   c las s ) ,   while  pr oba bil it ies   be low   0. 5   a r e   r ounde to   ( ne ga ti ve   c las s ) .   T his   a ppr oa c h   a ll ows   us   to   obta in  c lea r   c a tegor ies   of   objec membe r s hip   in   c las s e s ,   whic s im pli f ies   the  int e r pr e tation   of   c las s if ica ti on  r e s ult s   a nd  pr e ve nts   a mbi guit ies   a s s oc iate with  th r e s hold  v a lues .   I n   the  c ons ider e d   methods   ( L GB M   c las s if ier ,   L R ,   L DA ,   DT   c las s if ier ,   g r a dient  boos ti ng  c las s if ier   a nd  XG B   c las s if ier ) ,   the  ke y   metr ics   f o r   e a c of   th e we r e   e va luate a f ter   a pplyi ng  a   s e thr e s hold,   a s   s ho wn  in  F igur e   1 ( a )   to  ( f ) ,   whe r e   the  r e s ult s   a r e   pr e s e n t R OC _AU C ,   a c c ur a c y,   pr e c is ion,   r e c a ll ,   s pe c if icit a nd   F 1 - s c or e .   T he s e   r e s ult s   r e f lec the   pe r f or manc e   of   e a c method  a f ter   a pplyi ng  a   s tanda r thr e s hol of   0 . 5.   T his   pr oba bil i ty  r ounding   tec hnique  plays   a n   im por tant  r o le  in  the   c ons tr uc ti on  of   binar y   c las s if ica ti on  models ,   e ns ur ing  their   int e r pr e tabi li ty  a nd   a ppli c a bil it in  va r ious   s ubjec a r e a s ,   including  c r e dit   s c or ing .           ( a )   ( b)       ( c )   ( d)       ( e )   (f)     F igur e   1.   M e tr ic  r e s ult s   a f ter   a djus tm e nt  by   metho ds ( a )   R OC _AU C ,   ( b)   a c c ur a c y,   ( c )   p r e c is ion,   ( d )   r e c a ll ,   ( e )   s pe c if icity,   a nd  ( f )   F 1 - s c or e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         F or e c as ti ng  c r e dit w or thi ne s s   in  c r e dit   s c or ing  us i ng  mac hine  lear nin me thods   ( A y agoz   M uk hanov a )   5537   B a s e on  the  a na lys i s   of   the  gr a phs   in  F igu r e   1,   we   c a c onc lude  that  ne ga ti ve   c las s e s   we r e   c or r e c tl pr e dicte in   mos t   c a s e s ,   whic is   c onf ir med   by   high  s pe c if icity   va lues .   How e ve r ,   the  ne e d   to   a d jus the  de c is ion  thr e s hold  is   a int e gr a s tep  in  opti mi z ing  models ,   e s pe c ially  whe ba lanc ing  be twe e f a ls e   pos it ives   a nd  f a ls e   ne ga ti ve s .   I thi s   c ontext,   it   wa s   de c ided  to  c onduc e xpe r im e nts   with  dif f e r e nt  th r e s hold  va lues   a nd   e va luate   their   im pa c on   ke met r ics   s uc a s   pr e c is ion  ( P r e c is ion) ,   r e c a ll   ( R e c a ll )   a nd  F 1 - mea s ur e .   Us ing   dif f e r e nt  th r e s holds   f or   c las s if ica ti on  a ll ows   you  to  tune  the  s e ns it ivi ty  of   the  model  to   s pe c if ic  c las s e s   in  a c c or da nc e   with  the  r e quir e ments   of   the  a ppli c a ti on  domain.   T his   is   e s pe c ially  im por tant  in  the  c o ntext  of   c r e dit   s c or ing,   whe r e   the   we ight   of   va r ious   types   of   e r r o r s   c a be   c r it ica l.   B f indi ng  the   opti mal  th r e s hold,   a   ba lanc e   c a be   a c hieve d   be twe e mi nim izing   f a ls e   pos it ives   a nd  f a ls e   ne ga ti ve s ,   whic in   tu r wi ll   im pr ove   the  qua li ty  o f   the   model's   pr e dictions ,   a s   s hown  in  F igur e   2 ( a )   to  ( f ) ,   whic h   pr e s e nts   metr ic  r e s ult s   a f ter   a djus tm e nt  by  methods R OC _AU C ,   a c c ur a c y,   pr e c is ion,   r e c a ll ,   s pe c if icity,   a nd   F 1 - s c or e .           ( a )   (b )       ( c )   (d )       ( e )   (f)     F igur e   2.   M e tr ic  r e s ult s   a f ter   a djus tm e nt  by   metho ds ( a )   R OC _ AUC ( b)   a c c ur a c y,   ( c )   p r e c is ion,   ( d )   r e c a ll ,   ( e )   s pe c if icity,   a nd  ( f )   F1 - s c or e       E xpe r im e nts   with  dif f e r e nt  de c is ion  thr e s holds   pr ovide  a ddit ional  e xplor a tor e videnc e ,   e xpa nding  our   unde r s tanding   of   the  model's   s e ns it ivi ty  to   dif f e r e nt   leve ls   of   de c is ion  c onf idenc e .   Ana lys is   of   the   c onf us ion  matr ix   in   F igur e   3,   or   e r r or   mat r ix,   ba s e on   dif f e r e nt   thr e s holds   a ll ows   you  to   look   in   mo r e   de tail   a the  im pa c of   c ha nging  the  thr e s hold  on  the  qua li ty  of   c las s if ica ti on.   T his   a ppr oa c is   im por tant  f or   r e f ini ng  the  model   s e tt ings   in  a c c or da nc e   with  the  s pe c if ic  r e quir e ments   a nd  pr e f e r e nc e s   of   the  bus in e s s .   T he   r e s ult s   obtaine c a s e r ve   a s   the   ba s is   f or   mor e   a c c ur a te  a nd  f lexible   a djus tm e nt  of   the   model  w it hin  the   f r a mew or o f   c r e dit   s c or ing  r e qui r e ments .   I the  f igur e s ,   the   metr ics   of   the  de c is ion  tr e e   c l a s s if ier   model  f or   the  tr a ini ng   a nd  tes da ta  s e ts   r e maine unc ha nge d.   T his   is   be c a us e   the  tr e e   r e tur ns   pr e dictions   not  a s   pr oba bil it ies ,   but  a s   int e ge r s .   T he   a c c ur a c of   the   models   is   high   in   the   or igi na l   tabl e s   with  a   th r e s hold  of   0 . 5,   s ince   in   the  da ta   unde r   s tudy  the   number   of   one   c las s   s igni f ica ntl e xc e e ds   the  number   of   a nother .   M ode ls   a r e   good  a t   pr e dicting  ba d   c us tom e r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   1 4 ,   No.   5 Oc tober   2 02 4 :   553 - 554 2   5538   da ta,   but  ba a pr e dicting  good  one s .   T he r e f or e ,   it   is   a dvis a ble  to  r e ly  on  other   indi c a tor s .   Af ter   a djus ti ng  the  thr e s hold,   the  main  metr ics   incr e a s e s igni f ica ntl f or   a ll   models   e xc e pt  the  de c is ion  tr e e ,   indi c a ti ng  the  pos it ive  im pa c of   c hoos ing  the  r ight   thr e s holds .           F igur e   3.   C onf us ion  matr ix  of   XG B oos met hod       4.   CONC L USI ON   I thi s   s tudy,   a na lyzing  models   in  the  c ontext   of   c r e dit   s c or ing,   s ix  di f f e r e nt   c las s if ica ti on  a lgor it hms   we r e   e xa mi ne d.   E a c o f   thes e   models   ha s   de mons tr a ted  it s   unique   c ha r a c ter is ti c s   a nd  pe r f or manc e ,   e nr iching  our   unde r s tanding  of   their   a ppli c a bil it in   c r e dit   f or e c a s ti ng  tas ks .   T he   r e s ult s   highl ight   the   out s tanding   pe r f or manc e   of   XG B   c las s if ier ,   whic s tands   out  a mong  other   models   in   a ll   metr ics   r e view e d,   i nc ludi ng  R OC _AU C ,   a c c ur a c y,   F 1 - s c or e ,   a nd  s pe c if icity.   T his   de mons tr a tes   the  high  pe r f or manc e   o f   XG B   c las s if ier   in  the   c ontext  o f   c r e dit   s c or ing   a nd  it s   a bil it y   to   pr e dict   c r e dit wor thi ne s s   with   a   h igh  de g r e e   of   a c c ur a c y.   Additi ona r e s e a r c int the  va r iation  of   de c is ion  thr e s holds   whe r ounding  c las s   membe r s hip  pr o ba bil it ies   r e ve a led  a   s igni f ica nt   im p r ove ment  in   the   pr e di c ti ve   a bil it y   of   the   models .   Ana lyzing  met r ics   s uc a s   R OC _AU C ,   pr e c is ion,   r e c a ll ,   s pe c if icity,   a nd  F 1 - s c or e   a dif f e r e nt   thr e s holds   highl ight s   the  i mpor tanc e   of   f indi ng  a   tr a de - of f   be twe e n   f a ls e   pos it ives   a nd  f a ls e   ne ga ti ve s .   Ove r a ll ,   the  r e s ult s   o f   ou r   s tudy   not  only  e nr ich  the  unde r s tanding  of   the  pe r f or manc e   of   va r ious   models   in  c r e dit   s c or ing,   but  a ls high li ght  the   im por tanc e   of   c a r e f ul   c a li br a ti on  a nd   s e lec ti on  of   opti mal  th r e s holds   to  im pr ove   f or e c a s ti ng  pe r f or manc e .   T he s e   f indi ngs   pr ovide   va luable   guidanc e   f or   de c i s ion  making  in  the  f ield   of   c r e dit   s c or ing   a nd  in   th e   c ontext   of   f inanc ial  r is mana ge ment.       AP P E ND I X       T a ble  1.   Da ta  s e with  de s c r ipt ions   C ol u m n   na m e   D e s c r i b e   E X T _SO U R C E _3   N or m a l i z e d   s c or e   f r o m   e x t e r n a l   da t a   s our c e   E X T _SO U R C E _1   N or m a l i z e d   s c or e   f r o m   e x t e r n a l   da t a   s our c e   E X T _SO U R C E _2   N or m a l i z e d   s c or e   f r o m   e x t e r n a l   da t a   s our c e   D A Y S_B I R T H   C l i e nt ' s   a g e   i n   da ys   a t   t he   t i m e   o f   a pp l i c a t i o n   A M T _C R E D I T   C r e d i t   a m o unt   o f   t h e   l oa n   A M T _A N N U I T Y   L oa n   a nn ui t y   A M T _G O O D S_ P R I C E   F or   c on s u m e r   l o a ns   i t   i s   t he   p r i c e   of   t he   go ods   f or   w h i c h   t he   l o a n   i s   gi ve n   O W N _C A R _A G E   A ge   o f   c l i e nt ' s   c a r   D A Y S_E M P L O Y E D   H ow   m a ny   d a ys   b e f o r e   t he   a pp l i c a t i on   t h e   pe r s on   s t a r t e d   c u r r e n t   e m p l oy m e nt   D A Y S_R E G I ST R A T I O N   H ow   m a ny   d a ys   b e f o r e   t he   a pp l i c a t i on   di c l i e n t   c h a nge   h i s   r e g i s t r a t i o n   R E G I O N _P O P U L A T I O N _R E L A T I V E   N or m a l i z e d   pop ul a t i on   o f   r e g i on   w h e r e   c l i e n t   l i ve s   ( h i ghe r   nu m be r   m e a ns   t he   c l i e nt   l i v e s   i m o r e   pop ul a t e r e g i o n)   D A Y S_I D _P U B L I SH   H ow   m a ny   d a ys   b e f o r e   t he   a pp l i c a t i on   di c l i e n t   c h a nge   t he   i de n t i t do c u m e n t   w i t h   w hi c h   he   a ppl i e f o r   t he   l oa n   A M T _ I N C O M E _T O T A L   I nc om e   o f   t h e   c l i e nt   D A Y S_L A ST _P H O N E _C H A N G E   H ow   m a ny   d a ys   b e f o r e   a p pl i c a t i on   d i c l i e nt   c h a ng e   phon e   E N T R A N C E S_A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         F or e c as ti ng  c r e dit w or thi ne s s   in  c r e dit   s c or ing  us i ng  mac hine  lear nin me thods   ( A y agoz   M uk hanov a )   5539   T a ble  1.   Da ta  s e with  de s c r ipt ions   ( c onti nue )   C ol u m n   na m e   D e s c r i b e   A M T _R E Q _C R E D I T _B U R E A U _Y E A R   N um b e r   o f   e nqu i r i e s   t o   C r e di t   B ur e a u   a bou t   t he   c l i e n t   one   d a ye a r   ( e xc l u di n l a s t   3   m on t hs   be f o r e   a p pl i c a t i on )   Y E A R S_B U I L D _A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   A M T _R E Q _C R E D I T _B U R E A U _ M O N   N um b e r   o f   e nqu i r i e s   t o   C r e di t   B ur e a u   a bou t   t he   c l i e n t   one   m on t h   b e f o r e   a pp l i c a t i on   ( e xc l u di n one   w e e b e f or e   a pp l i c a t i o n)   L I V I N G A R E A _ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   C O M M O N A R E A _ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   L A N D A R E A _ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   L I V I N G A P A R T M E N T S_ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   O B S_30_C N T _SO C I A L _C I R C L E   H ow   m a ny   o bs e r va t i ons   o f   c l i e nt ' s   s oc i a l   s u r r ound i ng s   w i t obs e r v a bl e   30   D P D   ( d a ys   p a s t   due )   d e f a ul t   F L O O R SM A X _A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   L I V I N G A P A R T M E N T S_A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   L A N D A R E A _A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   L A N D A R E A _ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   N O N L I V I N G A R E A _A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   H O U R _A P P R _P R O C E SS _ST A R T   A ppr ox i m a t e l y   a t   w h a t   ho ur   d i t h e   c l i e n t   a pp l y   f or   t he   l o a n   R E G I O N _R A T I N G _C L I E N T _ W _C I T Y   O ur   r a t i ng  of   t he   r e gi on  w he r e   c l i e nt   l i v e s   w i t h   t a ki ng  c i t y   i nt a c c o unt   ( 1 , 2 , 3 )   L I V I N G A P A R T M E N T S_ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   L I V I N G A R E A _ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   C N T _F A M _M E M B E R S   H ow   m a ny   f a m i l y   m e m be r s   do e s   c l i e n t   h a ve   Y E A R S_B E G I N E X P L U A T A T I O N _ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   A M T _R E Q _C R E D I T _B U R E A U _Q R T   N um b e r   o f   e nqu i r i e s   t o   C r e di t   B ur e a u   a bou t   t he   c l i e n t   m o nt h   b e f o r e   a pp l i c a t i on   ( e xc l ud i ng   one   m ont be f or e   a pp l i c a t i o n)   F L O O R SM I N _A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   Y E A R S_B U I L D _ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   O B S_60_C N T _SO C I A L _C I R C L E   H ow   m a ny   o bs e r va t i ons   o f   c l i e nt ' s   s oc i a l   s u r r ound i ng s   w i t obs e r v a bl e   60   D P D   ( d a ys   p a s t   due )   d e f a ul t   B A SE M E N T A R E A _A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a g e   of   bui l d i ng ,   nu m b e r   of   e l e va t or s ,   nu m be r   o f   e n t r a nc e s ,   s t a t e   o f   t h e   b ui l di n g,   nu m be r   o f   f l oo r     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   1 4 ,   No.   5 Oc tober   2 02 4 :   553 - 554 2   5540   T a ble  1.   Da ta  s e with  de s c r ipt ions   ( c onti nue )   C ol u m n   na m e   D e s c r i b e   Y E A R S_B U I L D _ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   A P A R T M E N T S_ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   C O M M O N A R E A _ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   B A SE M E N T A R E A _ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   N O N L I V I N G A R E A _M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   A P A R T M E N T S_A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   N O N L I V I N G A P A R T M E N T S_A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   D E F _60_C N T _ SO C I A L _C I R C L E   H ow   m a ny   o bs e r va t i ons   o f   c l i e nt ' s   s oc i a l   s u r r ound i ng s   de f a u l t e d   on   60   ( da y s   p a s t   due )   D P D   A M T _R E Q _C R E D I T _B U R E A U _ W E E K   N um b e r   o f   e nqu i r i e s   t o   C r e di t   B ur e a u   a bou t   t he   c l i e n t   one   w e e be f or e   a p pl i c a t i on   ( e xc l ud i ng   one   da y   b e f o r e   a p pl i c a t i on )   T O T A L A R E A _ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   D E F _30_C N T _ SO C I A L _C I R C L E   H ow   m a ny   o bs e r va t i ons   o f   c l i e nt ' s   s oc i a l   s u r r ound i ng s   de f a u l t e d   on   30   D P D   ( da ys   pa s t   du e )   Y E A R S_B E G I N E X P L U A T A T I O N _A V G   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   R E G _C I T Y _N O T _L I V E _C I T Y   F l a g   i f   c l i e nt ' s   pe r m a n e nt   a ddr e s s   d oe s   n ot   m a t c h   c o nt a c t   a ddr e s s   ( 1 = di f f e r e n t ,   0= s a m e ,   a t   c i t l e ve l )   F L A G _D O C U M E N T _ 18   D i c l i e n t   pr ov i de   do c u m e n t   18   F L A G _D O C U M E N T _ 16   D i c l i e n t   pr ov i de   do c u m e n t   16   F L A G _D O C U M E N T _ 8   D i c l i e n t   pr ov i de   do c u m e n t   8   F L A G _W O R K _P H O N E   D i c l i e n t   pr ov i de   ho m e   p hone   ( 1= Y E S ,   0= N O )   Y E A R S_B E G I N E X P L U A T A T I O N _ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   N O N L I V I N G A P A R T M E N T S_ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   F L A G _D O C U M E N T _ 3   D i c l i e n t   pr ov i de   do c u m e n t   3   F L A G _D O C U M E N T _ 6   D i c l i e n t   pr ov i de   do c u m e n t   6   F L A G _D O C U M E N T _ 14   D i c l i e n t   pr ov i de   do c u m e n t   14   A P A R T M E N T S_ M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   B A SE M E N T A R E A _ M E D I   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   F L O O R SM A X _M O D E   N or m a l i z e d   i n f o r m a t i o a bou t   bu i l d i n w h e r e   t he   c l i e n t   l i ve s ,   w ha t   i s   a v e r a ge   ( _ A V G   s uf f i x ) ,   m od us   ( _ M O D E   s u f f i x ) ,   m e di a ( _ M E D I   s uf f i x )   a pa r t m e nt   s i z e ,   c o m m on   a r e a ,   l i v i ng   a r e a ,   a ge   of   bu i l di ng ,   n u m be r   of   e l e v a t o r s ,   nu m b e r   of   e nt r a n c e s ,   s t a t e   of   t he   b ui l d i ng ,   nu m be r   of   f l o or   F L A G _E M P _P H O N E   D i c l i e n t   pr ov i de   w or phon e   ( 1= Y E S ,   0= N O )           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         F or e c as ti ng  c r e dit w or thi ne s s   in  c r e dit   s c or ing  us i ng  mac hine  lear nin me thods   ( A y agoz   M uk hanov a )   5541   AC KNOWL E DGE M E NT S   T his   r e s e a r c ha s   be e f unde by   the  S c ienc e   C omm it tee   of   the  M ini s tr of   S c ienc e   a nd  Highe r   E duc a ti on  of   the  R e publi c   of   Ka z a khs tan  ( Gr a nt  N o.   AP19677451) .       RE F E RE NC E S   [ 1]   Z H e J H ua ng,  a nd  J Z hou,  O pe ba nki ng:   c r e di ma r ke c ompe ti ti on  w he bor r ow e r s   ow th e   da ta ,”   J our nal   of   F in an c ia l   E c onomic s , vol . 147, no. 2, pp. 449 474, F e b. 2023, doi:  10.1016/j .j f in e c o.2022.12.003.   [ 2]   U T M a kha z ha nov a F A M ur z in A A M ukha nova a nd  E P A br a mov,  F uz z lo gi c   o f   Z a de a nd  de c is io n - ma ki ng  in   th e   f ie ld  of  l oa n,”   J our nal  of  t he or e ti c al  and appli e d I nf or m at io n T e c hnol ogy , vol . 98, no. 06, pp. 1076 1086, 2020.   [ 3]   U M a kha z ha nova   e al . T he   e va lu a ti on  of   c r e di twor th in e s s   of   tr a de   a nd  e nt e r p r is e s   of   s e r vi c e   us in th e   me th od  ba s e on  f u z z y   lo gi c ,”   A ppl ie d Sc ie nc e s , vol . 12, no. 22, Nov. 20 22, doi:  10.33 90/ a pp122211515.   [ 4]   Y W a ng,  Y L iu J Z ha o,  a nd  Q Z ha ng,  L ow - c ompl e xi ty   f a s C U   c la s s if ic a ti on  de c is io me th od  b a s e on  L G B M   c la s s if ie r ,”   E le c tr oni c s , vol . 12, no. 11, M a y 2023, doi:  10.3390/ele c tr oni c s 12112488.   [ 5]   İ F K il in ç e r   a nd  O K a ta r A   ne w   in tr us io de te c ti on  s ys te m   f or   s e c ur e I oT /I I oT   n e twor ks   ba s e on  L G B M ,”   G a z U ni v e r s it y   J our nal  of  Sc ie nc e  P ar C :  D e s ig n and T e c hnol ogy , 2023.   [ 6]   T L iu X Z ha ng,  R .   C he n,  X .   D e ng,  a nd  B F u,  D e ve lo pme n t,   c ompa r is on,  a nd  v a li da ti on  of   f our   in te ll ig e nt pr a c ti c a ma c hi n le a r ni ng  mode ls   f or   pa ti e nt s   w it pr os ta te - s pe c if ic   a nt ig e in   th e   gr a z one ,”   F r ont ie r s   in   O nc ol ogy vol 13,  J un.  2023,  doi 10.3389/f onc .2023.1157384.   [ 7]   J T u s s upov  e al . A n a ly s is   of   f or ma c onc e pt s   f or   ve r if ic a ti on  of   pe s ts   a nd  di s e a s e s   of   c r ops   us in g   ma c hi ne   le a r ni ng  me th o ds ,”   I E E E  A c c e s s , vol . 12, pp. 19902 19910, 2024, doi:  10.1109/AC C E S S .2024.3361046.   [ 8]   W. - Y . L oh, “ L ogi s ti c  r e gr e s s io n t r e e  a na ly s i s ,”  i Spr in ge r  H a ndbook  of  E ngi ne e r in g St at is ti c s , 2023, pp. 593 604.   [ 9]   G . T r oi a no  e a l. , “ D e ve lo pme nt  a nd i nt e r na ti ona va li da ti on o f  l ogi s ti c  r e gr e s s io n a nd ma c hi ne le a r ni ng mode ls  f or   th e  pr e di c ti on   of  10‐ ye a r  mol a r  l os s ,”   J our nal  of  C li ni c al  P e r io dont ol ogy , vol .  50, no. 3, pp. 348 357, M a r . 2023,   doi 10.1111/j c pe .13739.   [ 10]   R G r a f M Z e ld ovi c h,  a nd  S F r ie dr ic h,  C ompa r in li ne a r   di s c r im in a nt   a na ly s is   a nd  s upe r vi s e le a r ni ng  a lg or it hms   f or   bi n a r c la s s if ic a ti on a  me th od c omp a r is on s tu dy,”   B io m e tr ic al   J our n al , vol . 66, no. 1, J a n. 2024,   doi 10.1002/bi mj .202200098.   [ 11]   T S ue s s e ,   A B r e nni ng,   a nd  V .   G r upp,  S pa ti a li ne a r   di s c r im i na nt   a na ly s i s   a ppr oa c he s   f or   r e mot e - s e ns in g c la s s if ic a ti on,”   Sp at ia St at is ti c s , vol . 57, Oc t.  2023, doi:  10.1016/j .s pa s ta .2023.10077 5.   [ 12]   G . S in gh,  Y . P a l,  a nd A . K . D a hi ya , “ C la s s if ic a ti on of  pow e r  q ua li ty  di s tu r ba nc e s  us in g l in e a r  di s c r im in a nt  a na ly s is ,”   A ppl ie Sof C om put in g , vol . 138, M a y 2023, doi:  10.1016/j .a s oc .2023.1101 81.   [ 13]   G D e vi s e tt a nd  N S K uma r P r e di c ti on  of   br a dyc a r di a   us in de c is io tr e e   a lg or it hm  a nd  c ompa r in th e   a c c ur a c w it s up por ve c to r  ma c hi ne ,”   E 3S W e b of  C onf e r e n c e s , vol . 399,  J ul . 2023, doi:  10.1051/e3s c onf /2 02339909004.   [ 14]   H C he n,   G Z ha ng,  X P a n,  a nd  R .   J ia ,   U s in dua l   e vol ut io na r s e a r c h   to   c on s tr uc de c i s io tr e e   b a s e d   e ns e mbl e   c l a s s if i e r ,”   C om pl e x  & I nt e ll ig e nt  Sy s te m s , vol . 9, no. 2, pp. 1327 1345, A pr . 2023, doi:  10.1007/s 40747 - 022 - 00855 - x.   [ 15]   A bdul la h - A ll - T a nvi r I A K ha ndoka r A K M M I s la m,  S I s la m,  a nd  S S ha ta bda A   gr a di e nt   boos ti ng  c la s s if ie r   f or   pur c ha s e  i nt e nt io n pr e di c ti on of  onl in e  s hoppe r s ,”   H e li y on , vol . 9, no. 4, Apr . 2023,   doi 10.1016/j .he li yon.2023.e 15163.   [ 16]   R S uhe ndr a   e al . E va lu a ti on  of   gr a di e nt   boos te c la s s if ie r   in   a to pi c   de r ma ti ti s   s e ve r it s c or e   c la s s if ic a ti on,”   H e c a   J our na of   A ppl ie d Sc ie nc e s , vol . 1, no. 2, pp. 54 61, S e p. 2023, doi:  10.6 0084/hj a s .v1i 2.85.   [ 17]   H N ha t - D uc   a nd   T .   V a n - D uc C ompa r is on   of   hi s to gr a m - ba s e gr a di e nt   boo s ti ng  c la s s if ic a ti on  ma c hi ne r a ndom  F or e s t,   a nd  de e c onvolut io na ne ur a ne twor f or   pa ve me nt   r a ve li ng  s e ve r it c la s s if ic a ti on,”   A ut om at io in   C ons tr uc ti on vol 148,  A pr .   2023, doi:  10.1016/j .a ut c on.2023.104767.   [ 18]   V J a in   a nd   M A gr a w a l,   H e a r f a il ur e   pr e di c ti on  u s in X G B   c la s s if ie r lo gi s ti c   r e gr e s s io a nd   s uppor ve c to r   c la s s if ie r ,”   i 2023   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  A dv anc e m e nt   in   C om put at io C om put e r   T e c hnol ogi e s   ( I nC A C C T ) M a 2023,  pp.  1 5,   doi 10.1109/I nC A C C T 57535.2023.10141752.   [ 19]   K K ona r S D a s a nd  S D a s E mpl oye e   a tt r it io pr e di c ti on  f or   im ba la nc e da ta   us in ge n e ti c   a lg or it hm - ba s e pa r a me te r   opt im iz a ti on  of   X G B   c la s s if ie r ,”   in   2023   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  C om put e r E le c tr ic al   C om m uni c at io E ngi ne e r in ( I C C E C E ) , J a n. 2023, pp. 1 6, doi:  10.1109/I C C E C E 51049.20 23.10085402.   [ 20]   X D a s ti le ,   T C e li k,  a nd   M P ot s a ne S ta ti s ti c a a nd   ma c hi ne   le a r ni ng  mode ls   in   c r e di s c or in g:   a   s y s te ma ti c   li te r a tu r e   s ur v e y,”   A ppl ie d Soft  C om put in g , vol . 91, J un. 2020, doi:  10.1016/j .a s oc .2020.106263.   [ 21]   G . T e l e s , J . J . P C R odr ig ue s K . S a l e e m, S K oz lo v,  a nd  R A L . R a b ê lo , “ M a c hi ne  l e a r n in a nd d e c is i on  s upp or s ys te on  c r e di t   s c or i ng,   N e u r al  C o m put in and A p pl ic at io n s ,  vol . 32 , no . 14 , p p. 98 09 9 826,  J u l.  2 020,   doi :  10. 1007/ s 0 0521 - 019 - 0 4537 - 7.   [ 22]   E S K a m im u r a A R F P in to a n M S N a g a n o,  A   r e c e n r e v i e w   on  op ti m i s a ti on  me th od s   a ppl i e to   c r e d it   s c or in m od e l s ,   J o u r n al  of  E c o no m i c s ,  F i na n c e  a nd  A d m i ni s t r a ti v e  S c ie n c e vo l.  2 8 no 56 pp 35 2 37 1,  2 02 3,   d oi :  1 0. 11 08 / J E F A S - 09 - 20 21 - 01 93 .   [ 23]   O K oc O U gur a nd  A S K e s te l,   T he   im pa c of   f e a tu r e   s e le c ti on  a nd  tr a n s f or ma ti on  on  ma c hi ne   le a r ni ng  me th ods   in   de te r mi ni ng t he  c r e di s c or in g,”   ar X iv  pr e p r in ar X iv : 2303.05427 , 2023.   [ 24]   C J ia ng,  W L u,  Z W a ng,  a nd  Y D in g,   B e nc hma r ki ng  s ta te - of - th e - a r im ba la nc e da ta   le a r ni ng  a ppr oa c he s   f or   c r e di t   s c or i ng,”   E x pe r Sy s te m s  w it h A ppl ic at io ns , vol . 213, M a r . 2023, doi:  10. 1016/j .e s w a .2022.118878.   [ 25]   M A bdol i,   M A kba r i,   a nd  J S ha hr a bi B a ggi ng  s upe r vi s e a ut oe nc ode r   c la s s if ie r   f or   c r e di s c or in g,”   E x pe r Sy s te m s   w it A ppl ic at io ns , vol . 213, M a r . 2023, doi:  10.1016/j .e s w a .2022.11 8991.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS         A y a g o M ukha no v a           recei v ed   h er  Ph D   i n   2 0 1 5   i n   i n fo rmat i o n   s y s t em s   fro L . N .   G u mi l y o v   E u ra s i a n   N a t i o n a l   U n i v er s i t y ,   K aza k h s t a n .   Cu rren t l y ,   s h i s   an   as s o c i at p ro fe s s o o f   t h D ep ar t men t   o I n fo rma t i o n   Sy s t ems   at   t h s ame  u n i v er s i t y .   H er  r es earc h   i n t ere s t s   i n cl u d e   art i f i ci a l   i n t e l l i g e n ce  an d   d ec i s i o n   mak i n g .   Sh can   b co n t ac t ed   at   emai l ay ag o z1 9 8 3 0 2 @ mai l . ru .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   1 4 ,   No.   5 Oc tober   2 02 4 :   553 - 554 2   5542     M a di y a Ba i te m i r o v           i n   2 0 2 3 ,   h g rad u at e d   fro t h E u ra s i a n   N at i o n al   U n i v er s i t y   n amed   aft er  L . N .   G u mi l y o v   w i t h   d eg ree  i n   i n fo rma t i o n   s y s t ems .   Cu rre n t l y ,   h i s   mas t er's   s t u d e n t   at   t h E u ra s i a n   N a t i o n a l   U n i v ers i t y .   Sci en t i f i i n t ere s t s   -   mach i n l ear n i n g ,   d a t s c i en ce,   d at mi n i n g ,   an d   art i f i ci a l   i n t e l l i g e n ce.   H e   can   b co n t act e d   v i ema i l   at :   mad i y ar. b ay t emi r o v @ i n b o x . r u .           A za m a A m i r o v           in  i n f o rmat i cs ,   co m p u t i n g ,   an d   co n t r o l   s y s t ems   fro L . N .   G u mi l y o v   E u ra s i a n   N a t i o n a l   U n i v er s i t y ,   K az ak h s t an .   Cu rre n t l y ,   h i s   t h ac t i n g   a s s o ci a t p ro fe s s o an d   d i rec t o o t h D i g i t al i zat i o n   D e p art me n t   at   A b y l k a s   Sag i n o v   K arag a n d T ec h n i cal   U n i v er s i t y .   H i s   res earc h   i n t eres t s   i n cl u d i n fo rma t i o n   t ec h n o l o g y ,   s mart   ci t i es ,   b i g   d at a,   an d   t h i n t ern e t   o t h i n g s .   H can   b co n t act e d   at   ema i l a. ami ro v @ k s t u . k z.           Bo l a Ta s s u o v           i n   1 9 9 7   h g rad u a t ed   fro Z h am b y l   U n i v ers i t y   w i t h   d eg ree  i n   mat h ema t i c s   an d   co m p u t er  s ci e n ce .   In   2 0 0 6 ,   h d efen d ed   h i s   d i s s er t at i o n   an d   recei v ed   t h d eg ree   o Can d i d at o T ech n i ca l   Sci e n ces .   H s t art e d   h i s   care er  i n   1 9 9 8   a s   s o f t w are   en g i n eer  at   M. H .   D u l at y   T araz  St at U n i v er s i t y .   Cu rre n t l y ,   h i s   t h d ean   o t h Facu l t y   o " N at u ra l   Sci en ce s "   o t h e   N o n - p r o fi t   l i mi t ed   L i ab i l i t y   Co m p an y   " M. H .   D u l a t y   T a raz  St at e   U n i v ers i t y " .   H i s   t h a u t h o r   o f   mo re  t h a n   6 0   s c i en t i f i p ap e rs ,   i n cl u d i n g   1   mo n o g rap h ,   3   t ex t b o o k s   a n d   2   ar t i c l es   i n   t h Sco p u s   d at a b as e.   Res earc h   i n t eres t   i n fo rma t i o n   s ecu r i t y ,   co mp u t er  mo d e l i n g .   H can   b c o n t act e d   at   emai l :   b o l at _ k t n @ mai l . ru .         V a l enti na   M a kh a to v a           c an d i d at o T ech n i ca l   Sci e n ces ,   cu rren t l y   p r o fes s o o t h D ep ar t men t   o S o ft w are  E n g i n eeri n g   a t   A t y ra u   St a t U n i v ers i t y   K h .   D o s mu k h am ed o v a,   A t y ra u ,   K azak h s t an .   Sh h a s   mo re  t h a n   1 4 0   s c i en t i f i p a p ers ,   i n cl u d i n g   8   p a p ers   i n   W e b   o Sc i en ce  an d   Sco p u s   ra t i n g   p u b l i ca t i o n s ,   3   m o n o g ra p h s ,   8   t e x t b o o k s   an d   5   c o p y ri g h t   cert i fi ca t es   o i n t el l ect u a l   p ro p ert y .   H - i n d e x     5 .   Sh w a s   t h ex ec u t o o t h p ro j ect   o s earc h   an d   i n i t i at i v re s earch   w o rk   o n   t h t o p i fu n d amen t al   p a t t er n s   o rh eo l o g i ca l   p ro p e rt i e s   o n an o c o mp o s i t mat er i al s .   G ran t   fu n d i n g   fro t h M i n i s t ry   o E d u ca t i o n   a n d   Sc i en ce  o t h Rep u b l i o K aza k h s t a n   2 0 1 8 - 2 0 2 0 .   Sh can   b co n t ac t ed   a t   emai l :   mah v e@ mai l . r u .           A s s em g ul   Ka i po v a           Mas t er  o T ech n i cal   Sci e n ces .   Sh i s   cu rren t l y   s en i o l ect u rer  i n   t h D e p art me n t   o Bi o s t a t i s t i cs ,   Bi o i n fo rma t i c s   an d   In fo rmat i o n   T ec h n o l o g i es .   Sh i s   t h au t h o o f   mo re  t h a n   1 0   s c i en t i f i p ap er s ,   1   art i c l i n   t h Sco p u s   d at a b as e.   Sh can   b co n t ac t ed   b y   emai l k ai p o v a. a@ amu . k z .         U l zha M a kh a zha n o v a           i n   2 0 0 8   s h g rad u at ed   fro E u ras i an   N at i o n al   U n i v er s i t y   w i t h   d eg ree  i n   co m p u t er  s ci e n ce .   In   2 0 1 1   h recei v e d   mas t er's   d eg ree  i n   co m p u t er  s ci e n c e.   In   2 0 2 1 ,   s h g ra d u a t ed   fr o E u ras i an   N a t i o n a l   U n i v e rs i t y   d o c t o ra l   s t u d i e s   w i t h   s p eci a l t y   6 D 0 7 0 3 0 0     i n f o rmat i o n   s y s t em s .   Fro 2 0 2 0   t o   t h e   p res en t ,   h i s   s en i o l ect u rer  at   t h e   D ep ar t men t   o I n fo rma t i o n   S y s t ems ,   L . N .   G u mi l y o v   E u ras i a n   N a t i o n a l   U n i v ers i t y ,   A s t an a.   S h i s   t h a u t h o o mo re  t h a n   2 2   w o r k s .   Res earch   i n t eres t s :   d at a n al y s i s ,   b i g   d a t a,   mach i n l earn i n g ,   fu zzy   l o g i c.   Sh can   b c o n t act e d   at   emai l ma k h az h an . u t @ g mai l . co m           Tl eug a i s h a   Os p a no v a           1 9 8 1   g ra d u a t ed   fr o t h K azak h   St a t U n i v ers i t y   n ame d   aft er.   S. M.   K i r o v a,   Facu l t y   o Mech a n i c s   an d   A p p l i ed   Ma t h ema t i c s ,   s p eci a l t y   ap p l i ed   mat h ema t i c s .   Can d i d a t o T ech n i ca l   Sci e n ces ,   s p ec i a l t y   1 3 / 0 5 / 2 0 1 8   -   ma t h ema t i ca l   mo d el i n g ,   n u mer i cal   met h o d s   a n d   s o ft w are  p ac k ag e s .   Si n ce  2 0 1 1 ,   s h h a s   b ee n   w o r k i n g   a t   E N U   n ame d   aft er.   L . N .   G u mi l ev a,   D ep ar t men t   o In fo rmat i o n   Sy s t e ms .   H er  res earch   i n t ere s t s   i n f o rmat i o n   an d   co mp u t er  t ec h n o l o g i es   a n d   s y s t ems ,   art i fi c i al   i n t e l l i g en ce Sh can   b co n t act e d   at   emai l T l e u 2 0 0 9 @ mai l . ru .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.