Accuracy Comparison between Five Machine Learning Algorithms for Financial Risk Evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An accurate prediction of loan default is crucial in credit risk evaluation. A slight deviation from true accuracy can often cause financial losses to lending institutes. This study describes the non-parametric approach that compares five different machine learning classifiers combined with a focus on sufficiently large datasets. It presents the findings on various standard performance measures such as accuracy, precision, recall and F1 scores in addition to Receiver Operating Curve-Area Under Curve (ROC-AUC). In this study, various data pre-processing techniques including normalization and standardization, imputation of missing values and the handling of imbalanced data using SMOTE will be discussed and implemented. Also, the study examines the use of hyper-parameters in various classifiers. During the model construction phase, various pipelines feed data to the five machine learning classifiers, and the performance results obtained from the five machine learning classifiers are based on sampling with SMOTE or hyper-parameters versus without SMOTE and hyper-parameters. Each classifier is compared to another in terms of accuracy during training and prediction phase based on out-of-sample data. The 2 data sets used for this experiment contain 1000 and 30,000 observations, respectively, of which the training/testing ratio is 80:20. The comparative results show that random forest outperforms the other four classifiers both in training and actual prediction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle