論文の概要: Measuring the Driving Forces of Predictive Performance: Application to Credit Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05866v4
• Date: Tue, 21 Jan 2025 09:21:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:52:29.053925
• Title: Measuring the Driving Forces of Predictive Performance: Application to Credit Scoring
• Title（参考訳）: 予測性能の駆動力の測定:クレジット・スコーリングへの応用
• Authors: Hué Sullivan, Hurlin Christophe, Pérignon Christophe, Saurin Sébastien,
• Abstract要約: 本稿では,予測モデルに関連するコントリビューションに性能指標を分解するXPER手法を紹介する。 XPERは理論上はShapley値に基づいており、モデル非依存とパフォーマンスメトリック非依存の両方である。 モデル性能の驚くほど大きな部分を、少数の機能が説明できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: As they play an increasingly important role in determining access to credit, credit scoring models are under growing scrutiny from banking supervisors and internal model validators. These authorities need to monitor the model performance and identify its key drivers. To facilitate this, we introduce the XPER methodology to decompose a performance metric (e.g., AUC, $R^2$) into specific contributions associated with the various features of a forecasting model. XPER is theoretically grounded on Shapley values and is both model-agnostic and performance metric-agnostic. Furthermore, it can be implemented either at the model level or at the individual level. Using a novel dataset of car loans, we decompose the AUC of a machine-learning model trained to forecast the default probability of loan applicants. We show that a small number of features can explain a surprisingly large part of the model performance. Notably, the features that contribute the most to the predictive performance of the model may not be the ones that contribute the most to individual forecasts (SHAP). Finally, we show how XPER can be used to deal with heterogeneity issues and improve performance.
• Abstract（参考訳）: クレジット・スコアリング・モデルは、銀行監督官や内部モデル検証官からの精査を受けており、クレジット・スコアリング・モデルへのアクセスを決定する上で、ますます重要な役割を担っている。 これらの当局はモデルのパフォーマンスを監視し、その重要なドライバを特定する必要がある。 これを容易にするために、予測モデルの様々な特徴に関連する特定の貢献にパフォーマンス指標(例えば、AUC、$R^2$)を分解するXPER手法を導入する。 XPERは理論上はShapley値に基づいており、モデル非依存とパフォーマンスメトリック非依存の両方である。 さらに、モデルレベルでも、個々のレベルでも実装できます。 自動車ローンの新たなデータセットを用いて、ローン申請者のデフォルト確率を予測するために訓練された機械学習モデルのAUCを分解する。 モデル性能の驚くほど大きな部分を、少数の機能が説明できることを示す。 特に、モデルの予測性能に最も貢献する機能は、個々の予測(SHAP)に最も貢献する機能ではないかもしれない。 最後に、不均一性問題に対処し、性能を改善するためにXPERをどのように利用できるかを示す。

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