Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced Credit Score Prediction Using Ensemble Deep Learning Model

論文の概要: Enhanced Credit Score Prediction Using Ensemble Deep Learning Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00256v1
Date: Mon, 30 Sep 2024 21:56:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 06:46:17.072678
Title: Enhanced Credit Score Prediction Using Ensemble Deep Learning Model
Title（参考訳）: アンサンブル深層学習モデルを用いた信用スコア予測の強化
Authors: Qianwen Xing, Chang Yu, Sining Huang, Qi Zheng, Xingyu Mu, Mengying Sun,
Abstract要約: 本稿では,現代銀行システムですでに広く利用されているXGBoostやLightGBMのような高性能モデルと,強力なTabNetモデルを組み合わせる。我々は、ランダムフォレスト、XGBoost、TabNetを統合し、アンサンブルモデリングにおける積み重ね手法により、クレジットスコアレベルを正確に決定できる強力なモデルを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.85570952381681
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In contemporary economic society, credit scores are crucial for every participant. A robust credit evaluation system is essential for the profitability of core businesses such as credit cards, loans, and investments for commercial banks and the financial sector. This paper combines high-performance models like XGBoost and LightGBM, already widely used in modern banking systems, with the powerful TabNet model. We have developed a potent model capable of accurately determining credit score levels by integrating Random Forest, XGBoost, and TabNet, and through the stacking technique in ensemble modeling. This approach surpasses the limitations of single models and significantly advances the precise credit score prediction. In the following sections, we will explain the techniques we used and thoroughly validate our approach by comprehensively comparing a series of metrics such as Precision, Recall, F1, and AUC. By integrating Random Forest, XGBoost, and with the TabNet deep learning architecture, these models complement each other, demonstrating exceptionally strong overall performance.
Abstract（参考訳）: 現代の経済社会では、すべての参加者に信用スコアが不可欠である。信用評価システムは、クレジットカード、融資、商業銀行や金融セクターへの投資といった中核事業の収益性に不可欠である。本稿では,現代銀行システムですでに広く利用されているXGBoostやLightGBMのような高性能モデルと,強力なTabNetモデルを組み合わせる。我々は、ランダムフォレスト、XGBoost、TabNetを統合し、アンサンブルモデリングにおける積み重ね手法により、クレジットスコアレベルを正確に決定できる強力なモデルを開発した。このアプローチは単一モデルの限界を超え、正確な信用スコア予測を大幅に前進させる。下記のセクションでは、精度、リコール、F1、AUCといった一連のメトリクスを包括的に比較することで、私たちが使った手法を説明し、我々のアプローチを徹底的に検証する。 Random Forest、XGBoost、およびTabNetディープラーニングアーキテクチャを統合することで、これらのモデルは互いに補完し、非常に強力な全体的なパフォーマンスを示す。

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