論文の概要: Evaluating categorical encoding methods on a real credit card fraud detection database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12024v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 16:48:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 16:07:39.115983
• Title: Evaluating categorical encoding methods on a real credit card fraud detection database
• Title（参考訳）: リアルクレジットカード不正検出データベースにおける分類符号化手法の評価
• Authors: Fran\c{c}ois de la Bourdonnaye and Fabrice Daniel
• Abstract要約: 対象統計と証拠の重みに基づく、よく知られた分類的符号化法について述べる。 我々は、最先端の勾配向上手法を用いて符号化されたデータベースを訓練し、その性能を評価する。 本研究の貢献は2つある:(1) 大規模データベース上で最先端の「礼儀正しい」分類法を比較し、(2) 実際のクレジットカード不正検出データベースを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Correctly dealing with categorical data in a supervised learning context is still a major issue. Furthermore, though some machine learning methods embody builtin methods to deal with categorical features, it is unclear whether they bring some improvements and how do they compare with usual categorical encoding methods. In this paper, we describe several well-known categorical encoding methods that are based on target statistics and weight of evidence. We apply them on a large and real credit card fraud detection database. Then, we train the encoded databases using state-of-the-art gradient boosting methods and evaluate their performances. We show that categorical encoding methods generally bring substantial improvements with respect to the absence of encoding. The contribution of this work is twofold: (1) we compare many state-of-the-art "lite" categorical encoding methods on a large scale database and (2) we use a real credit card fraud detection database.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習コンテキストにおけるカテゴリデータの正しい処理は依然として大きな問題である。 さらに、いくつかの機械学習手法は、カテゴリ的特徴を扱うための組み込みメソッドを具体化しているが、いくつかの改善をもたらすか、通常のカテゴリ的エンコーディング手法とどのように比較されるのかは不明である。 本稿では,対象統計と証拠の重みに基づく,よく知られた分類符号化手法について述べる。 大規模かつ実物のクレジットカード不正検出データベースに適用する。 次に,最先端勾配強調法を用いて符号化データベースを訓練し,その性能評価を行う。 分類的符号化法は一般にエンコーディングの欠如に関して大幅に改善される。 本研究の貢献は2つある:(1) 大規模データベース上で最先端の「礼儀正しい」分類法を比較し、(2) 実際のクレジットカード不正検出データベースを使用する。

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