論文の概要: Advanced User Credit Risk Prediction Model using LightGBM, XGBoost and Tabnet with SMOTEENN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03497v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 01:37:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 14:16:39.504062
• Title: Advanced User Credit Risk Prediction Model using LightGBM, XGBoost and Tabnet with SMOTEENN
• Title（参考訳）: SMOTEENNを用いたLightGBM, XGBoost, Tabnetを用いた高度なユーザ信用リスク予測モデル
• Authors: Chang Yu, Yixin Jin, Qianwen Xing, Ye Zhang, Shaobo Guo, Shuchen Meng,
• Abstract要約: 研究対象として商業銀行が提供する4万件以上のレコードのデータセットを使用します。 実験では、LightGBMとPCAとSMOTEENNの技術を組み合わせることで、銀行が高品質な顧客を正確に予測できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.225603728650478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bank credit risk is a significant challenge in modern financial transactions, and the ability to identify qualified credit card holders among a large number of applicants is crucial for the profitability of a bank'sbank's credit card business. In the past, screening applicants'applicants' conditions often required a significant amount of manual labor, which was time-consuming and labor-intensive. Although the accuracy and reliability of previously used ML models have been continuously improving, the pursuit of more reliable and powerful AI intelligent models is undoubtedly the unremitting pursuit by major banks in the financial industry. In this study, we used a dataset of over 40,000 records provided by a commercial bank as the research object. We compared various dimensionality reduction techniques such as PCA and T-SNE for preprocessing high-dimensional datasets and performed in-depth adaptation and tuning of distributed models such as LightGBM and XGBoost, as well as deep models like Tabnet. After a series of research and processing, we obtained excellent research results by combining SMOTEENN with these techniques. The experiments demonstrated that LightGBM combined with PCA and SMOTEENN techniques can assist banks in accurately predicting potential high-quality customers, showing relatively outstanding performance compared to other models.
• Abstract（参考訳）: 銀行の信用リスクは、現代の金融取引において重要な課題であり、多数の申請者の中で適格なクレジットカード保有者を特定する能力は、銀行のクレジットカード事業の利益性にとって不可欠である。 過去には、応募者の条件を検査するにはかなりの量の手作業が必要で、それは時間と労働集約的であった。 これまで使用されていたMLモデルの正確性と信頼性は継続的に改善されているが、より信頼性が高く強力なAIインテリジェントモデルの追求は、明らかに金融業界の大手銀行による不断の追求である。 本研究では,商業銀行が提供した4万件以上のデータベースを研究対象として利用した。 我々は,高次元データセットを前処理するためのPCAやT-SNEなどの様々な次元削減手法を比較し,LightGBMやXGBoostといった分散モデルの奥行き適応とチューニングを行い,Tabnetのような深層モデルと比較した。 その結果,SMOTEENNとこれらの技術を組み合わせた研究結果が得られた。 実験は、LightGBMとPCAとSMOTEENN技術を組み合わせることで、銀行が潜在的な高品質顧客を正確に予測し、他のモデルと比較して比較的優れた性能を示すことを示した。

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