Selekcja zmiennych metodami statystycznymi i uczenia maszynowego. Porównanie podejść na przykładzie danych finansowych - Grzybowska, Urszula; Karwański, Marek (Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 2023)
Zgodnie z nowymi dyrektywami międzynarodowego nadzoru finansowego (MSSF9) banki powinny przyjrzeć się nowemu zestawowi narzędzi analitycznych, takich jak uczenie maszynowe. Wprowadzenie tych metod do praktyki bankowej wymaga przeformułowania celów biznesowych, zarówno w zakresie trafności przewidywań, jak i definicji czynników ryzyka. W artykule porównano metody selekcji zmiennych i przypisania „ważności” w modelach statystycznych i algorytmicznych. Obliczenia przeprowadzono na przykładzie klasyfikacji danych finansowych. Na wybranych zbiorach zmiennych porównano skuteczność różnych algorytmów uczenia maszynowego. Wyniki analiz wskazują na potrzebę rewizji koncepcji „ważności” zmiennej, tak aby nie była ona zależna od struktury modelu.