論文の概要: A Multilayered Approach to Classifying Customer Responsiveness and Credit Risk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01970v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 10:24:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.963966
• Title: A Multilayered Approach to Classifying Customer Responsiveness and Credit Risk
• Title（参考訳）: 顧客責任と信用リスクを分類する多層的アプローチ
• Abstract要約: 本研究は, 応答, リスク, 応答リスクの3つのモデルにおいて, 各種分類器の性能を評価する。 マルチクラス応答リスクモデルでは、ランダムフォレスト分類器が最も精度が高い。 本研究では,特定の信用リスクとメール応答性ビジネス問題を解決するために,様々なパフォーマンス指標を最適化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study evaluates the performance of various classifiers in three distinct models: response, risk, and response-risk, concerning credit card mail campaigns and default prediction. In the response model, the Extra Trees classifier demonstrates the highest recall level (79.1%), emphasizing its effectiveness in identifying potential responders to targeted credit card offers. Conversely, in the risk model, the Random Forest classifier exhibits remarkable specificity of 84.1%, crucial for identifying customers least likely to default. Furthermore, in the multi-class response-risk model, the Random Forest classifier achieves the highest accuracy (83.2%), indicating its efficacy in discerning both potential responders to credit card mail campaign and low-risk credit card users. In this study, we optimized various performance metrics to solve a specific credit risk and mail responsiveness business problem.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,クレジットカードメールキャンペーンとデフォールト予測に関して,応答,リスク,応答リスクの3つの異なるモデルにおいて,各種分類器の性能を評価する。 応答モデルでは、Extra Trees分類器が最も高いリコールレベル(79.1%)を示し、ターゲットのクレジットカード提供に対する潜在的な応答者を特定する効果を強調している。 逆にリスクモデルでは、ランダムフォレスト分類器は84.1%の顕著な特異性を示しており、これは顧客がデフォルトの可能性が低いことを識別するのに不可欠である。 さらに、マルチクラスの応答リスクモデルでは、ランダムフォレスト分類器が最も高い精度(83.2%)を達成し、クレジットカードメールキャンペーンと低リスクのクレジットカードユーザーの両方を識別する効果を示す。 本研究では,特定の信用リスクとメール応答性ビジネス問題を解決するために,様々なパフォーマンス指標を最適化した。

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