Credit Card Default Prediction: An Empirical Analysis on Predictive Performance Using Statistical and Machine Learning Methods
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
This article compares the predictive capabilities of six models, namely, linear discriminant analysis (LDA), logistic regression (LR), support vector machine (SVM), XGBoost, random forest (RF), and deep neural network (DNN), to predict the default behavior of credit card holders in Taiwan using data from the UCI machine learning database. The Python programming language was used for data analysis. Statistical methods were compared with machine learning algorithms using the confusion matrix measured in metric terms of prediction accuracy, sensitivity, specificity, precision, G-mean, F1 score, ROC, and AUC. The dataset contained 30,000 credit card users’ information, with 6636 default observations and 23,364 nondefault cases. The study results found that modern machine learning methods outperformed traditional statistical methods in terms of predictive performance measured by the F1 score, G-mean, and AUC. Traditional methods like logistic regression were marginally better than linear discriminant analysis and support vector machines in terms of the predictive performance measured by the area under the receiver operating characteristic curve. In the modern machine learning methods, deep neural network was better in the predictive performance metrics when compared with XGBoost and random forest methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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