Comparative Study of Logistic Regression, Random Forest, and XGBoost for Bank Loan Approval Classification

Bank loan approval plays a vital role in ensuring financial institutions can minimize credit risk while supporting economic growth. Default prediction is a crucial aspect of banking credit risk management. This study compares three machine learning algorithms Logistic Regression, Random Forest, and...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of Applied Informatics and Computing Ročník 9; číslo 5; s. 2822 - 2835
Hlavní autoři:	Putra, Hamdika, Rumini, Rumini
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina indonéština
Vydáno:	Politeknik Negeri Batam 19.10.2025
Témata:	bank loan approval credit risk logistic regression random forest xgboost
ISSN:	2548-6861, 2548-6861
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!