TY - Jour A2 - Dvorák，Antonin Au - Awoin，Emmanuel Au - Apiahene，Peter Au - Gyasi，Frank Au - Sabtiwu，Abdulai Py - 2020 da - 2020/02/19 - 预测使用机器在加纳农村银行的表现学习方法SP - 8028019 VL - 2020 AB - 由于农村地区的有限商业银行分支机构而引入了农村银行的想法，以调动其农村发展的资源。还有人认为农村银行等金融机构是减轻贫困的强大工具。然而，一些这些银行通过非法活动和资源管理不善，越来越多的人负担。评估银行使用一套财务比率的绩效对许多研究人员和从业者来说都是一个有趣和挑战的问题。确定可以准确预测公司性能的因素对任何决策者来说都非常感兴趣。该研究使用ARB的财务比率作为其独立变量，以评估农村银行和后来使用的随机林算法的性能，以识别与模型最相关的变量。数据集是从各种银行获得的。本研究使用了三个决策树算法，即C5.0，C4.5和购物车，建立了各种决策树预测模型。该研究的结果表明，C5.0算法的精度为100％，其次是高度为84.6％的购物车算法，最后，C4.5算法平均为83.34的精度为83.34。 The study, therefore, recommended the usage of the C5.0 predictive model in predicting the financial performance of rural banks in Ghana. SN - 1687-7101 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8028019 DO - 10.1155/2020/8028019 JF - Advances in Fuzzy Systems PB - Hindawi KW - ER -