Key points are not available for this paper at this time.
银行部门在其运营中提供了许多方面，并充当客户请求的接口。银行的主要目标是将其资产投资于安全的客户。如今，银行准备为特定客户提供贷款，并期望客户申请的贷款满足特定要求。他们实施各种技术来选择合适的客户。技术的发展使得处理这些复杂任务变得更加容易。机器学习技术有助于应对这一挑战。所提议的解决方案与诸如决策树、逻辑回归、线性判别分析、支持向量分类器、随机森林、K最近邻和朴素贝叶斯等机器学习模型协同工作。这些算法通过选择表现最佳准确率的算法来帮助预测结果。所提议的工作使用不同数据集大小的分类模型进行实验，构建一个具有更多数据样本和更少数据样本的模型，并检查其准确性得分。将最佳选项应用于贷款批准程序是可能的.
Julian等人（星期二）研究了这个问题。
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: