消費者信用リスク評価のための機械学習アルゴリズムの比較分析

急速に進化するフィンテックの環境において、機械学習アルゴリズムは消費者の信用リスクを評価するための従来の方法論に取って代わりつつあります。本研究は、10,000のクレジットアカウントからなる包括的なデータセットを活用し、一般的な4つの機械学習アルゴリズム、すなわちロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティングマシン（GBM）の比較分析を実施します。その結果は明確にGBMに優位性を示し、AUCは0.87に達し、続いてランダムフォレストが0.85のAUCを記録します。その対照的な結果として、ロジスティック回帰と決定木はそれぞれ0.78および0.72の低いAUCに留まりました。GBMとランダムフォレストは分類精度において著しく優れ、92％および90％の精度を達成し、ロジスティック回帰の86％および決定木の80％を大きく上回ります。特に、GBMは95％の特異度と90％の感度を示し、高リスクアカウントを効率的に特定し、低リスクカテゴリにおける偽陽性を最小限に抑えています。さらに、本研究は不均衡データセットの扱い、解釈性、各アルゴリズムの計算要求について探求し、将来の信用リスクモデルの最適化、特に透明性とスケーラビリティの向上に向けた定量的な洞察を提供します。