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德博克（Koen W.De Bock）。;克里斯托夫·库塞门特;斯特凡·莱斯曼

错误分类成本不确定时的成本敏感业务失败预测：异构集成选择方法。 （英语） Zbl 1441.91085号

欧洲药典。物件。 285，第2期，612-630（2020年）。
摘要：为了评估与客户、供应商、债务人或承包商等企业合作伙伴建立关系的相关风险，决策者通常会求助于业务失败预测模型。虽然大量文献关注于优化和评估新方法的分类准确性，但最近的研究已经承认存在与预测错误相关的不对称误分类成本，因此，提倡使用替代评估指标。然而，这些论文通常假设错误分类成本矩阵对于模型的培训和评估都是已知的和固定的，而实际上这些成本通常是不确定的。本文提出了一种基于异构集成选择和多目标优化的方法框架，用于成本敏感型业务失败预测，该方法能够在误分类成本水平上调节不确定性。该框架假定模型培训期间的成本未知，并在模型部署期间适应不同程度的不确定性。具体来说，部署NSGA-II是为了优化成本空间，从而产生一组Pareto-optimal集成分类器，使每个学习者在特定的成本比率范围内将预期的误分类成本降至最低。一组广泛的实验在多个数据集上评估了该方法，并针对反映模型部署期间成本比率已知程度的不同场景进行了评估。结果清楚地表明，在缺乏准确的误分类成本知识的情况下，我们的方法能够最小化成本。

引用于三文件

MSC公司：

91G45型 金融网络（包括传染、系统风险、监管）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

商业失败预测;成本敏感型学习;集合选择;成本不确定性;多准则优化;NSGA-II公司

软件：

4.5条;对;AdaCost公司;CSMES公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.W.De Bock}等人，《欧洲药典》。第285号决议，第2号，612--630（2020年；Zbl 1441.91085）
全文： 内政部

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