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 19:42:47.860892
• 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
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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。

関連論文リスト

• Feature Responsiveness Scores: Model-Agnostic Explanations for Recourse [7.730963708373791]
  消費者保護規則では、企業は意思決定対象に予測を説明する必要がある。 これらのプラクティスが、改善に繋がらない機能を強調して、消費者を弱める方法を示します。 応答性スコアに基づいて特徴を強調することにより,これらの課題に対処することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T23:37:49Z)
• Bayesian Regression for Predicting Subscription to Bank Term Deposits in Direct Marketing Campaigns [0.0]
  本研究の目的は,長期預金契約予測におけるロジットモデルとプロビットモデルの有効性を検討することである。 ターゲット変数はデータセット固有の不均衡を考慮してバランスが取れた。 ロジットモデルは、この分類問題を扱う際に、プロビットモデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T21:04:58Z)
• Achieving Fairness in Predictive Process Analytics via Adversarial Learning [50.31323204077591]
  本稿では、デバイアスフェーズを予測ビジネスプロセス分析に組み込むことの課題に対処する。 本研究の枠組みは, 4つのケーススタディで検証し, 予測値に対する偏り変数の寄与を著しく低減することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T15:56:03Z)
• Performative Prediction on Games and Mechanism Design [69.7933059664256]
  エージェントが過去の正確性に基づいて予測を信頼するかを判断する集団リスクジレンマについて検討する。 予測が集合的な結果を形成するにつれて、社会福祉は関心の指標として自然に現れる。 よりよいトレードオフを実現し、それらをメカニズム設計に使用する方法を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T16:03:44Z)
• InfoRM: Mitigating Reward Hacking in RLHF via Information-Theoretic Reward Modeling [66.3072381478251]
  Reward Hacking(報酬の過度な最適化)は依然として重要な課題だ。 本稿では,報奨モデル,すなわちInfoRMのためのフレームワークを提案する。 InfoRMの過度な最適化検出機構は、有効であるだけでなく、幅広いデータセットにわたって堅牢であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T17:49:07Z)
• Early Churn Prediction from Large Scale User-Product Interaction Time Series [0.0]
  本稿では,歴史的データを用いたユーザチャーン予測に関する徹底的な研究を行う。 我々は,顧客満足度予測モデルを作成し,企業の誘惑傾向の理解と効果的な保留計画の策定を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T08:44:32Z)
• Backorder Prediction in Inventory Management: Classification Techniques and Cost Considerations [0.0]
  本稿では,在庫管理における後方予測のための高度な分析手法を紹介する。 秩序とは、株式の枯渇により直ちに達成できない命令をいう。 アンサンブル手法とVAEを含むモデリング手法を組み合わせることで、在庫管理における不均衡なデータセットに効果的に対処できることが研究で示唆されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T02:50:20Z)
• Optimizing Credit Limit Adjustments Under Adversarial Goals Using Reinforcement Learning [42.303733194571905]
  我々は、強化学習技術を用いて最適なクレジットカード制限調整ポリシーを発見し、自動化することを模索する。 本研究は、信用限度調整に強化学習フレームワークを適用するための概念構造を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T16:10:36Z)
• Causal Analysis of Customer Churn Using Deep Learning [9.84528076130809]
  顧客チャーン(Customer Churn)は、ビジネスとの関係を終了するか、特定の期間における顧客エンゲージメントを減少させる。 本稿では,ディープフィードフォワードニューラルネットワークを用いた分類手法を提案する。 また,顧客を混乱させる原因を予測するための因果ベイズネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T18:56:13Z)
• Estimating defection in subscription-type markets: empirical analysis from the scholarly publishing industry [0.0]
  本稿では,学術出版業界における顧客チャーン予測の実証的研究について紹介する。 本研究は,6.5年間の顧客定期購読データに対する予測手法について検討した。 このアプローチは、ビジネス対ビジネスのコンテキストにおいて、正確かつ一意に有用であることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T01:29:51Z)
• What Should I Know? Using Meta-gradient Descent for Predictive Feature Discovery in a Single Stream of Experience [63.75363908696257]
  計算強化学習は、未来の感覚の予測を通じて、エージェントの世界の知覚を構築しようとする。 この一連の作業において、オープンな課題は、エージェントがどの予測が意思決定を最も支援できるかを、無限に多くの予測から決定することである。 本稿では,エージェントが何を予測するかを学習するメタ段階的な降下過程,(2)選択した予測の見積もり,3)将来の報酬を最大化するポリシーを生成する方法を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T21:31:06Z)
• Leveraging Expert Consistency to Improve Algorithmic Decision Support [62.61153549123407]
  建設のギャップを狭めるために観測結果と組み合わせることができる情報源として,歴史専門家による意思決定の利用について検討する。 本研究では,データ内の各ケースが1人の専門家によって評価された場合に,専門家の一貫性を間接的に推定する影響関数に基づく手法を提案する。 本研究は, 児童福祉領域における臨床現場でのシミュレーションと実世界データを用いて, 提案手法が構成ギャップを狭めることに成功していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T05:40:29Z)
• Explanations of Machine Learning predictions: a mandatory step for its application to Operational Processes [61.20223338508952]
  信用リスクモデリングは重要な役割を果たす。 近年,機械学習や深層学習の手法が採用されている。 この分野における説明可能性問題に LIME 手法を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T10:27:59Z)
• Super-App Behavioral Patterns in Credit Risk Models: Financial, Statistical and Regulatory Implications [110.54266632357673]
  従来の官僚データとは対照的に、アプリベースのマーケットプレースから派生した代替データが信用スコアモデルに与える影響を提示する。 2つの国にまたがって検証した結果、これらの新たなデータソースは、低体重者や若年者における金融行動を予測するのに特に有用であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-09T01:32:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。