Fugu-MT 論文翻訳(概要): KACDP: A Highly Interpretable Credit Default Prediction Model

論文の概要: KACDP: A Highly Interpretable Credit Default Prediction Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17783v1
Date: Tue, 26 Nov 2024 12:58:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-28 15:25:19.679121
Title: KACDP: A Highly Interpretable Credit Default Prediction Model
Title（参考訳）: KACDP:高度に解釈可能な信用デフォルト予測モデル
Authors: Kun Liu, Jin Zhao,
Abstract要約: 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)に基づく手法を提案する。 Kansは学習可能なアクティベーション機能を持ち、線形重みを持たない新しいタイプのニューラルネットワークアーキテクチャである。実験により、KACDPモデルは、パフォーマンス指標において、メインストリームの信用デフォルト予測モデルより優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.776411854233918
License:
Abstract: In the field of finance, the prediction of individual credit default is of vital importance. However, existing methods face problems such as insufficient interpretability and transparency as well as limited performance when dealing with high-dimensional and nonlinear data. To address these issues, this paper introduces a method based on Kolmogorov-Arnold Networks (KANs). KANs is a new type of neural network architecture with learnable activation functions and no linear weights, which has potential advantages in handling complex multi-dimensional data. Specifically, this paper applies KANs to the field of individual credit risk prediction for the first time and constructs the Kolmogorov-Arnold Credit Default Predict (KACDP) model. Experiments show that the KACDP model outperforms mainstream credit default prediction models in performance metrics (ROC_AUC and F1 values). Meanwhile, through methods such as feature attribution scores and visualization of the model structure, the model's decision-making process and the importance of different features are clearly demonstrated, providing transparent and interpretable decision-making basis for financial institutions and meeting the industry's strict requirements for model interpretability. In conclusion, the KACDP model constructed in this paper exhibits excellent predictive performance and satisfactory interpretability in individual credit risk prediction, providing an effective way to address the limitations of existing methods and offering a new and practical credit risk prediction tool for financial institutions.
Abstract（参考訳）: 金融の分野では、個人信用デフォルトの予測が極めて重要である。しかし, 従来の手法では, 高次元・非線形データを扱う場合, 解釈性や透明性の欠如, 性能の限界といった問題に直面している。これらの問題に対処するために,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)に基づく手法を提案する。 Kansは学習可能なアクティベーション機能と線形重みのないニューラルネットワークアーキテクチャであり、複雑な多次元データを扱う上で潜在的に有利である。具体的には、Kansを個人信用リスク予測の分野に初めて適用し、Kolmogorov-Arnold Credit Default Predict(KACDP)モデルを構築した。実験により、KACDPモデルはパフォーマンス指標(ROC_AUCおよびF1値)において、メインストリームの信用デフォルト予測モデルより優れていることが示された。一方, 特徴属性スコアやモデル構造の可視化, モデルの意思決定プロセス, さまざまな特徴の重要性といった手法を通じて, 金融機関に対して透明性と解釈可能な意思決定基盤を提供し, モデルの解釈可能性に対する業界の厳格な要件を満たしていることを示す。結論として、本稿で構築したKACDPモデルは、個々の信用リスク予測において優れた予測性能と良好な解釈性を示し、既存の方法の限界に対処する効果的な方法を提供し、金融機関に新しい実用的な信用リスク予測ツールを提供する。

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