論文の概要: Interpretable Credit Default Prediction with Ensemble Learning and SHAP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20815v1
• Date: Tue, 27 May 2025 07:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.47002
• Title: Interpretable Credit Default Prediction with Ensemble Learning and SHAP
• Title（参考訳）: アンサンブルラーニングとSHAPを用いた解釈可能な信用デフォルト予測
• Authors: Shiqi Yang, Ziyi Huang, Wengran Xiao, Xinyu Shen,
• Abstract要約: 本研究では、信用デフォルト予測の問題に焦点をあて、機械学習に基づくモデリングフレームワークを構築し、様々な主流分類アルゴリズムの比較実験を行う。 その結果、アンサンブル学習法は、特に特徴とデータ不均衡問題の間の複雑な非線形関係を扱う際に、予測性能に明らかな利点があることが示唆された。 外部クレジットスコア変数はモデル決定において主要な役割を担い、モデルの解釈可能性と実用的な応用価値を改善するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.948008559977866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study focuses on the problem of credit default prediction, builds a modeling framework based on machine learning, and conducts comparative experiments on a variety of mainstream classification algorithms. Through preprocessing, feature engineering, and model training of the Home Credit dataset, the performance of multiple models including logistic regression, random forest, XGBoost, LightGBM, etc. in terms of accuracy, precision, and recall is evaluated. The results show that the ensemble learning method has obvious advantages in predictive performance, especially in dealing with complex nonlinear relationships between features and data imbalance problems. It shows strong robustness. At the same time, the SHAP method is used to analyze the importance and dependency of features, and it is found that the external credit score variable plays a dominant role in model decision making, which helps to improve the model's interpretability and practical application value. The research results provide effective reference and technical support for the intelligent development of credit risk control systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、信用デフォルト予測の問題に焦点をあて、機械学習に基づくモデリングフレームワークを構築し、様々な主流分類アルゴリズムの比較実験を行う。 Home Creditデータセットの前処理、機能エンジニアリング、モデルトレーニングを通じて、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGBoost、LightGBMなどを含む複数のモデルのパフォーマンスを精度、精度、リコールの観点から評価する。 その結果、アンサンブル学習法は、特に特徴とデータ不均衡問題の間の複雑な非線形関係を扱う際に、予測性能に明らかな利点があることが示唆された。 強い強靭さを示す。 SHAP法は特徴の重要度と依存性を解析するために用いられ,モデル決定において外部クレジットスコア変数が支配的な役割を担い,モデルの解釈可能性と実用的応用価値の向上に寄与することがわかった。 研究結果は、信用リスク管理システムのインテリジェントな開発に効果的な参照と技術支援を提供する。

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