A Two-Stage Machine Learning Approach to Bankruptcy Prediction: Integrating Full-Feature Modeling and Optimized Feature Selection
Notice bibliographique
Résumé
Corporate bankruptcy prediction has become increasingly critical amid economic uncertainty. This study proposes a novel two-stage machine learning approach to enhance bankruptcy prediction accuracy, applied to Tokyo Stock Exchange-listed companies. First, models were trained using 173 financial indicators. Second, a wrapper-based feature selection process was employed to reduce dimensionality and eliminate noise, thereby identifying an optimal seven-feature set. Two ensemble learning methods, Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), were used. Random Forest correctly predicted 566 bankruptcies using the reduced feature set (88 more than when using all features) compared with 451 by LightGBM (31 more than when using all features). LightGBM is a gradient boosting–based ensemble learning method that employs a leaf-wise tree growth strategy, enabling fast computation and high predictive accuracy, especially in large-scale and high-dimensional datasets. The study also addresses challenges posed by imbalanced data by employing resampling techniques (SMOTE, SMOTE-ENN, and KMeans). Additionally, the need for industry-specific modeling is recognized by constructing models for the six industry sectors. These findings highlight the importance of feature selection and ensemble learning for improving model generalizability and uncovering industry-specific patterns. This study contributes to the field of bankruptcy prediction by providing a robust framework for accurate and interpretable predictions for both academic research and practical applications. Future work will focus on further enhancing prediction accuracy to identify more potential bankruptcies.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».