論文の概要: Optimizing Fintech Marketing: A Comparative Study of Logistic Regression and XGBoost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16333v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 20:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:40.912861
• Title: Optimizing Fintech Marketing: A Comparative Study of Logistic Regression and XGBoost
• Title（参考訳）: フィンテックマーケティングの最適化:ロジスティック回帰とXGBoostの比較研究
• Authors: Sahar Yarmohammadtoosky Dinesh Chowdary Attota,
• Abstract要約: 本研究は、消費者行動を分析し、ダイレクトメールキャンペーンに対する反応を予測するための高度な機械学習技術を用いている。 XGBoostは、特にカテゴリ別バイナリとカスタム計算を使用したシナリオにおいて、さまざまなメトリクスのロジスティックレグレッションを一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: As several studies have shown, predicting credit risk is still a major concern for the financial services industry and is receiving a lot of scholarly interest. This area of study is crucial because it aids financial organizations in determining the probability that borrowers would default, which has a direct bearing on lending choices and risk management tactics. Despite the progress made in this domain, there is still a substantial knowledge gap concerning consumer actions that take place prior to the filing of credit card applications. The objective of this study is to predict customer responses to mail campaigns and assess the likelihood of default among those who engage. This research employs advanced machine learning techniques, specifically logistic regression and XGBoost, to analyze consumer behavior and predict responses to direct mail campaigns. By integrating different data preprocessing strategies, including imputation and binning, we enhance the robustness and accuracy of our predictive models. The results indicate that XGBoost consistently outperforms logistic regression across various metrics, particularly in scenarios using categorical binning and custom imputation. These findings suggest that XGBoost is particularly effective in handling complex data structures and provides a strong predictive capability in assessing credit risk.
• Abstract（参考訳）: いくつかの研究が示すように、信用リスクの予測は金融サービス業界にとって依然として大きな関心事であり、多くの学術的関心を集めている。 この研究領域は、借り手がデフォルトの確率を決定するのに役立つため、貸し手の選択とリスク管理の戦術に直接的な関係があるため、非常に重要である。 この領域の進展にもかかわらず、クレジットカードの申請前に行われる消費者行動に関して、依然としてかなりの知識ギャップがある。 本研究の目的は、郵送キャンペーンに対する顧客の反応を予測し、従事者のデフォルトの可能性を評価することである。 本研究は、特にロジスティック回帰とXGBoostという高度な機械学習技術を用いて、消費者の行動を分析し、ダイレクトメールキャンペーンに対する反応を予測する。 計算処理やビンニングなど,さまざまなデータ前処理戦略を統合することで,予測モデルの堅牢性と精度を高めることができる。 その結果、XGBoostは様々なメトリクス、特に分類的ビンニングとカスタム計算を用いたシナリオにおいて、ロジスティック回帰を一貫して上回っていることが示唆された。 これらの結果から,XGBoostは複雑なデータ構造を扱う上で特に有効であり,信用リスクを評価する上で強力な予測能力を有していることが示唆された。

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