文献

J-GLOBAL ID：202202268252864572   整理番号：22A1104523

不均衡金融データにおけるバイナリ分類問題の処理に関する機械学習ベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning-based Approach on Dealing with Binary Classification Problem in Imbalanced Financial Data

著者 (4件)： Dennis (Bina Nusantara University,School of Computer Science,Computer Science Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Budianto Ivan Reginald (Bina Nusantara University,School of Computer Science,Computer Science Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Azaria Russell Kenael (Bina Nusantara University,School of Computer Science,Computer Science Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Gunawan Alexander A.S (Bina Nusantara University,School of Computer Science,Computer Science Department,Jakarta,Indonesia,11480)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ISMODE  ページ： 152-156  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不均衡なデータは,それがどのように行うべきかを知るためのデータの完全な理解を必要とするので,特に難しいことが知られている。しかし,それは多くの分野で,特に銀行のような財政において発生する。金融データを使用する多くの問題は,バイナリ問題としてまとめることができる。それらのいくつかは正しく同定されない場合,致命的である。本研究は,不均衡データ,特に二値分類問題を含むものを取り扱うために機械学習モデルを利用する方法を見つけることを目的とする。本論文では,不均衡保険と信用カードデータセットを用いた。研究は,無関係なカラムを除去することによって,データセットにおける特徴選択を始め,次に,SMOTEアルゴリズム変異体(K-Means SMOTEおよびBorderline SMOTE)および純粋SMOTEアルゴリズムをオーバーサンプリング法として,そして,アンダーサンプリング法のために,近Missおよび全KNNを用いて,実行したものである.。”.”研究”は,このデータセットにおける特徴選択を開始して行った。”その研究”は,非サンプリング方法として,SMOTEアルゴリズム変異体(K-Means SMOTEおよびBorderline SMOTE)および純粋SMOTEアルゴリズムを用いる。アルゴリズムは,scikitライブラリを使用することによって実行した。最後に,PCAを,最良のハイパーパラメータを決定する交差検証による機械学習モデルとして次元縮小とロジスティック回帰のために使用する。この手順では,それが不均衡を扱う方法が異なる5つの異なるロジスティック回帰モデルを生成し,それを比較する。結果は,オーバーサンプリング法が,K-Means SMOTEとBorderline SMOTEが,純粋なSMOTEよりも良好に機能し,そして,機械学習が,不均衡な金融データにおけるバイナリ分類問題を扱う解決策として使用できることを意味する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  銀行 ,  保険 ,  *金融 ,  特徴選択 ,  次元縮小 ,  *機械学習
準シソーラス用語： オーバサンプリング ,  不均衡 ,  ロジスティック回帰分析 ,  アンダーサンプリング ,  ロジスティック回帰モデル ,  *バイナリー ,  不均衡データ ,  *二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 均衡 ,  金融 ,  バイナリ分類 ,  問題 ,  機械学習