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
• Authors: Ayomide Afolabi, Ebere Ogburu, Symon Kimitei,
• 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。

関連論文リスト

• RADAR: A Risk-Aware Dynamic Multi-Agent Framework for LLM Safety Evaluation via Role-Specialized Collaboration [81.38705556267917]
  大規模言語モデル(LLM)の既存の安全性評価手法は、固有の制約に悩まされている。 リスク概念空間を再構築する理論的枠組みを導入する。 マルチエージェント協調評価フレームワークRADARを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-28T09:35:32Z)
• Exploring the Secondary Risks of Large Language Models [26.00748215572094]
  良心的衝動時の有害または誤解を招く行動に特徴付けられる二次的リスクを導入する。 敵の攻撃とは異なり、これらのリスクは不完全な一般化から生じ、しばしば標準的な安全メカニズムを回避する。 本研究では,ブラックボックス型多目的検索フレームワークSecLensを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-14T07:31:52Z)
• Controlling Risk of Retrieval-augmented Generation: A Counterfactual Prompting Framework [77.45983464131977]
  我々は、RAGモデルの予測が誤りであり、現実のアプリケーションにおいて制御不能なリスクをもたらす可能性がどの程度あるかに焦点を当てる。 本研究は,RAGの予測に影響を及ぼす2つの重要な潜伏要因を明らかにする。 我々は,これらの要因をモデルに誘導し,その応答に与える影響を解析する,反実的プロンプトフレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T14:52:14Z)
• Towards Probing Speech-Specific Risks in Large Multimodal Models: A Taxonomy, Benchmark, and Insights [50.89022445197919]
  本研究は,8つのリスクカテゴリーを敵意(悪意的皮肉と脅し),悪意的模倣(年齢,性別,民族),ステレオタイプ的バイアス(年齢,性別,民族)を対象とする音声特異的リスク分類法を提案する。 分類に基づいて,これらのリスクのカテゴリを検出するために,現在のLMM能力を評価するための小規模データセットを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T10:08:45Z)
• Machine Learning Models Evaluation and Feature Importance Analysis on NPL Dataset [0.0]
  エチオピアのプライベートバンクが提供するデータセット上で、異なる機械学習モデルがどのように機能するかを評価する。 XGBoostは、KMeans SMOTEオーバーサンプリングデータ上で最高F1スコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-28T17:09:44Z)
• Frequency-Severity Experience Rating based on Latent Markovian Risk Profiles [0.0]
  潜在マルコフリスクプロファイルに基づく新しい共同体験評価手法を提案する。 潜在プロファイルはHidden Markovモデルで時間とともに進化し、顧客のクレームエクスペリエンスの更新をキャプチャする。 以上の結果から, リスク・プリームは, 標準的な信頼性・プリームの動的, 経験的, 重み付けされた混合に繋がることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T10:03:40Z)

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。