論文の概要: Ensemble Methodology:Innovations in Credit Default Prediction Using
LightGBM, XGBoost, and LocalEnsemble
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17979v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 01:48:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 16:46:41.603811
- Title: Ensemble Methodology:Innovations in Credit Default Prediction Using
LightGBM, XGBoost, and LocalEnsemble
- Title（参考訳）: Ensemble Methodology:LightGBM, XGBoost, LocalEnsemble を用いたクレジットデフォルト予測の革新
- Authors: Mengran Zhu, Ye Zhang, Yulu Gong, Kaijuan Xing, Xu Yan, Jintong Song
- Abstract要約: 本研究は、信用デフォルト予測の進化状況、従来のモデルへの挑戦、革新的なアプローチの導入に対応している。
本稿では,LightGBM,XGBoost,LocalEnsembleモジュールで構成されるEnsemble Methodsフレームワークについて述べる。
実験により,データセット上でのアンサンブルモデルの有効性が検証され,フィールドへの実質的な貢献が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.841018135641544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the realm of consumer lending, accurate credit default prediction stands
as a critical element in risk mitigation and lending decision optimization.
Extensive research has sought continuous improvement in existing models to
enhance customer experiences and ensure the sound economic functioning of
lending institutions. This study responds to the evolving landscape of credit
default prediction, challenging conventional models and introducing innovative
approaches. By building upon foundational research and recent innovations, our
work aims to redefine the standards of accuracy in credit default prediction,
setting a new benchmark for the industry. To overcome these challenges, we
present an Ensemble Methods framework comprising LightGBM, XGBoost, and
LocalEnsemble modules, each making unique contributions to amplify diversity
and improve generalization. By utilizing distinct feature sets, our methodology
directly tackles limitations identified in previous studies, with the
overarching goal of establishing a novel standard for credit default prediction
accuracy. Our experimental findings validate the effectiveness of the ensemble
model on the dataset, signifying substantial contributions to the field. This
innovative approach not only addresses existing obstacles but also sets a
precedent for advancing the accuracy and robustness of credit default
prediction models.
- Abstract（参考訳）: 消費者ローンの分野では、正確な信用デフォルト予測はリスク軽減と融資決定の最適化において重要な要素である。
広範囲にわたる研究は、顧客体験の向上と貸付機関の健全な経済機能を保証するため、既存のモデルの継続的な改善を追求している。
本研究は,信用デフォルト予測の展開,従来型モデルへの挑戦,革新的アプローチの導入などに対応している。
基礎研究と最近のイノベーションを基盤として,信用デフォルト予測の精度基準を再定義し,業界に新たなベンチマークを設定することを目的としています。
これらの課題を克服するために,LightGBM,XGBoost,LocalEnsembleモジュールからなるEnsemble Methodsフレームワークを提案する。
本手法は,異なる特徴セットを利用することで,従来の研究で特定された制約に対処し,信用デフォルト予測精度の新たな標準を確立することを目的としている。
実験の結果,データセット上でのアンサンブルモデルの有効性が検証され,この分野への多大な貢献が得られた。
この革新的なアプローチは、既存の障害に対処するだけでなく、信用デフォルト予測モデルの正確性と堅牢性を向上させる先例となる。
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