論文の概要: A machine learning workflow to address credit default prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03785v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 15:30:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 14:34:18.145653
- Title: A machine learning workflow to address credit default prediction
- Title（参考訳）: クレジットデフォルト予測に対処する機械学習ワークフロー
- Authors: Rambod Rahmani, Marco Parola, and Mario G.C.A. Cimino
- Abstract要約: 信用デフォルト予測(CDP)は個人や企業の信用力を評価する上で重要な役割を果たす。
CDPを改善するためのワークフローベースのアプローチを提案する。これは、借り手が信用義務を負う確率を評価するタスクを指す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44943951389724796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Due to the recent increase in interest in Financial Technology (FinTech),
applications like credit default prediction (CDP) are gaining significant
industrial and academic attention. In this regard, CDP plays a crucial role in
assessing the creditworthiness of individuals and businesses, enabling lenders
to make informed decisions regarding loan approvals and risk management. In
this paper, we propose a workflow-based approach to improve CDP, which refers
to the task of assessing the probability that a borrower will default on his or
her credit obligations. The workflow consists of multiple steps, each designed
to leverage the strengths of different techniques featured in machine learning
pipelines and, thus best solve the CDP task. We employ a comprehensive and
systematic approach starting with data preprocessing using Weight of Evidence
encoding, a technique that ensures in a single-shot data scaling by removing
outliers, handling missing values, and making data uniform for models working
with different data types. Next, we train several families of learning models,
introducing ensemble techniques to build more robust models and hyperparameter
optimization via multi-objective genetic algorithms to consider both predictive
accuracy and financial aspects. Our research aims at contributing to the
FinTech industry in providing a tool to move toward more accurate and reliable
credit risk assessment, benefiting both lenders and borrowers.
- Abstract（参考訳）: 近年、金融技術(FinTech)への関心が高まっているため、信用デフォルト予測(CDP)のような応用が産業や学術的な注目を集めている。
この点において、CDPは個人・企業の信用度を評価する上で重要な役割を担い、貸し手はローン承認やリスク管理に関する情報決定を行うことができる。
本稿では,借り手が信用義務を負う確率を評価する作業として,CDPを改善するワークフローベースの手法を提案する。
ワークフローは複数のステップで構成され、それぞれが機械学習パイプラインで特徴付けられるさまざまなテクニックの強みを活用するように設計されている。
我々は,エビデンスエンコーディングの重みを用いたデータプリプロセッシングから始まって,包括的かつ体系的なアプローチを採用する。この手法は,異常値の除去や値不足の処理,異なるデータ型を扱うモデルに対するデータの均一化による,単発データスケールの保証を行う。
次に,より堅牢なモデルを構築するためのアンサンブル手法と,多目的遺伝的アルゴリズムによるハイパーパラメータ最適化を導入して,予測精度と財務面の両方を考慮する。
本研究は、FinTech業界への貢献を目標とし、より正確で信頼性の高い信用リスク評価に向けたツールを提供し、貸し手と借り手の両方に恩恵を与える。
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