Esta web utiliza cookies propias y de terceros que nos permiten optimizar tu experiencia en el sitio web, evaluar su rendimiento, generar estadísticas de uso y mejorar y añadir nuevas funcionalidades. Mediante el análisis de tus hábitos de navegación podemos mostrar contenidos más relevantes y medir las interacciones con la web.
Puede obtener más información aquí.
Unha cookie é un ficheiro que se descarga no teu ordenador ao acceder a determiñadas páxinas web.As cookies permiten a unha páxina, entre outras cousas, almacenar e recuperar información sobre os hábitos de navegación dun usuario ou do seu equipo, xestionar o acceso de usuarios a zonas restrinxidas da web, etc.Tipo de cookies utiliza esta páxina web:
Este tipo de cookies permiten al usuario la navegación a través de una página web, plataforma o aplicación y la utilización de las diferentes opciones o servicios que en ella existan como, por ejemplo, controlar el tráfico y la comunicación de datos, identificar la sesión, acceder a partes de acceso restringido, seleccionar el idioma, o compartir contenidos a través de redes sociales.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|---|---|---|
| ID de tu sesión. Te identifica en este navegador y nos permite gestionar tus cookies o almacenar tu cesta de la compra. | 8760 horas | ||
| Indica qué cookies has aceptado. | 8760 horas | ||
| Una cookie PHPSESSID es una cookie de sesión que se utiliza para identificar la sesión de un usuario en un sitio web. | 8760 horas |
Son aquéllas que posibilitan el seguimiento y análisis del comportamiento de los usuarios en nuestra página. La información recogida se utiliza para la medición de la actividad de los usuarios en la web y la elaboración de perfiles de navegación de los usuarios, con la finalidad de mejorar la web, así como los productos y servicios ofertados.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|---|---|---|
| Es un servicio de analítica web que utiliza cookies de análisis. | 8760 horas |
Estas cookies pueden ser establecidas a través de nuestro sitio por nuestros socios publicitarios. Pueden ser utilizadas por esas empresas para crear un perfil de sus intereses y mostrarle anuncios relevantes en otros sitios. No almacenan directamente información personal, sino que se basan en la identificación única de su navegador y dispositivo de Internet. Si no permite utilizar estas cookies, verá menos publicidad dirigida.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|
Que son as cookies?
Unha cookie é un ficheiro que se descarga no seu ordenador ao acceder a determinadas páxinas web. As cookies permítenlle a unha páxina web, entre outras cousas, almacenar e recuperar información sobre os hábitos de navegación dun usuario ou do seu equipo, xestionar o acceso de usuarios a zonas restrinxidas da web etc.
Que tipo de cookies utiliza esta páxina web?
Cookies de análise
Son aquelas que posibilitan o seguimento e a análise do comportamento dos usuarios na nosa páxina. A información recollida utilízase para a medición da actividade dos usuarios na web e a elaboración de perfís de navegación dos usuarios coa finalidade de mellorar a web, así como os produtos e servizos ofertados.
Cookies técnicas
Este tipo de cookies permítenlle ao usuario a navegación a través dunha páxina web, plataforma ou aplicación e a utilización das diferentes opcións ou servizos que nela existan, como, por exemplo, controlar o tráfico e a comunicación de datos, identificar a sesión, acceder a partes de acceso restrinxido ou compartir contidos a través de redes sociais.
Cookies de personalización
Son aquelas que nos permiten adaptar a navegación na nosa páxina web ás súas preferencias (idioma, navegador utilizado etc.).
| Nome | Propia / Terceiros | Duración | Descripción | Propietario |
| _gat | Terceiros | 1 minuto | Se usa para limitar a porcentaxe de solicitudes. | Google Analytics |
| _ga | Terceiros | 2 anos | Se usa para distinguir os usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceiros | 24 horas | Se usa para distinguir os usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cando se cerra a web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
As cookies empregadas nesta páxina web son utilizadas polo responsable legal desta páxina web e polo seguinte servizo ou provedor de servizos:
- Google Analytics: é un servizo de analítica web que utiliza cookies de análise. Pode consultar a política de privacidade deste servizo neste enderezo web: http://www.google.com/intl/es/analytics/privacyoverview.html.
Como podo desactivar ou eliminar as cookies?
Pode permitir, bloquear ou eliminar as cookies instaladas no seu equipo mediante a configuración das opcións do navegador instalado no seu ordenador. Nos seguintes enlaces achará información adicional sobre as opcións de configuración das cookies nos distintos navegadores.
– Internet Explorer: http://windows.microsoft.com/es-es/windows7/how-to-manage-cookies-in-internet-explorer-9
– Google Chrome: http://support.google.com/chrome/bin/answer.py?hl=es&answer=95647
– Firefox: http://support.mozilla.org/es/kb/habilitar-y-deshabilitar-cookies-que-los-sitios-we
– Safari: http://support.apple.com/kb/ph5042
La prédiction du risque de prêt est cruciale pour les institutions financières afin de minimiser les risques de prêt. Cette étude examine l?efficacité des données transactionnelles dans la prédiction du risque de prêt, en comparant les performances de deux algorithmes populaires : la régression logistique et les réseaux neuronaux feed-forward. La recherche vise à évaluer les capacités prédictives, l?interprétabilité et l?applicabilité pratique de ces modèles dans l?identification des défauts de paiement potentiels sur la base de modèles transactionnels. Les données transactionnelles, acquises sur Kaggle, ont subi un prétraitement rigoureux et une ingénierie des caractéristiques adaptée aux caractéristiques uniques des enregistrements de transactions financières. Les deux modèles ont été largement entraînés et évalués à l?aide de mesures établies, englobant l?exactitude, la précision, le rappel et le score F1, afin d?évaluer de manière exhaustive leur performance dans la prédiction des défauts de paiement. Les résultats indiquent des forces variées entre les modèles : la régression logistique démontre une interprétabilité louable tout en atteignant des mesures de performance compétitives, tandis que le réseau neuronal feed-forward présente une précision prédictive plus élevée, mais avec une complexité accrue et une interprétabilité réduite.
