論文の概要: How Data Quality Affects Machine Learning Models for Credit Risk Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10964v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 05:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.438595
• Title: How Data Quality Affects Machine Learning Models for Credit Risk Assessment
• Title（参考訳）: データ品質が信用リスク評価のための機械学習モデルに与える影響
• Authors: Andrea Maurino,
• Abstract要約: 信用リスク評価に使用される機械学習モデルの予測精度に及ぼすデータ品質問題の影響について検討する。 実験により,データ劣化の性質と重大性に基づくモデルロバスト性に有意な差異が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1878820609988696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) models are being increasingly employed for credit risk evaluation, with their effectiveness largely hinging on the quality of the input data. In this paper we investigate the impact of several data quality issues, including missing values, noisy attributes, outliers, and label errors, on the predictive accuracy of the machine learning model used in credit risk assessment. Utilizing an open-source dataset, we introduce controlled data corruption using the Pucktrick library to assess the robustness of 10 frequently used models like Random Forest, SVM, and Logistic Regression and so on. Our experiments show significant differences in model robustness based on the nature and severity of the data degradation. Moreover, the proposed methodology and accompanying tools offer practical support for practitioners seeking to enhance data pipeline robustness, and provide researchers with a flexible framework for further experimentation in data-centric AI contexts.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニング(ML)モデルは、入力データの品質に大きく依存して、信用リスク評価にますます採用されている。 本稿では,信頼リスク評価に使用される機械学習モデルの予測精度に及ぼす,ノイズ特性,外乱特性,ラベル誤差などのデータ品質問題の影響について検討する。 オープンソースデータセットを利用することで、Pucktrickライブラリを使用して、ランダムフォレストやSVM、ロジスティック回帰といった、頻繁に使用される10のモデルの堅牢性を評価する、制御されたデータ破損を導入します。 実験により,データ劣化の性質と重大性に基づくモデルロバスト性に有意な差異が認められた。 さらに、提案した方法論と付属ツールは、データパイプラインの堅牢性向上を目指す実践者に対して実践的なサポートを提供し、データ中心のAIコンテキストにおけるさらなる実験のための柔軟なフレームワークを研究者に提供する。

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