Estimation of optimum thresholds for binary classification using genetic algorithm: An application to solve a credit scoring problem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main issue in a classification problem is classifying observations into various disjoint classes. Different classification techniques generate a continuous number between a and b, usually between 0 and 1; thus, the optimal cut‐off value(s) must be carefully selected to discriminate classes precisely. The decision is about setting a threshold value and transforming the continuous score into a binary output. Therefore, in addition to using the so‐called sophisticated classification methods to have a more accurate classification, there is a need to identify and choose the optimal threshold value(s). However, the latter has not been thoroughly investigated. Hence, this study proposes an approach based on a Genetic Algorithm (GA) and Neural Networks (NNs) to automatically find customized cut‐off values, considering different performance criteria and given datasets. Since credit scoring is a binary classification problem, two popular credit scoring datasets, namely “Australian” and “German” credit datasets, are used to test the proposed approach. Our numerical results revealed that the proposed GA‐NN model could successfully find customized acceptance thresholds, considering predetermined performance criteria, including Accuracy, Estimated Misclassification Cost (EMC), and Area under ROC Curve (AUC) for the tested datasets. Furthermore, the best‐obtained results and the paired‐samples t‐test results show that utilizing the customized cut‐off points leads to a more accurate classification than the commonly‐used threshold value of 0.5.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».