Carregant...
Fitxers
Tipus de document
ArticleVersió
Versió publicadaData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/176310
RiskLogitboost Regression for Rare Events in Binary Response: An Econometric Approach
Títol de la revista
ISSN de la revista
Títol del volum
Resum
A boosting-based machine learning algorithm is presented to model a binary response with large imbalance, i.e., a rare event. The new method (i) reduces the prediction error of the rare class, and (ii) approximates an econometric model that allows interpretability. RiskLogitboost regression includes a weighting mechanism that oversamples or undersamples observations according to their misclassification likelihood and a generalized least squares bias correction strategy to reduce the prediction error. An illustration using a real French third-party liability motor insurance data set is presented. The results show that RiskLogitboost regression improves the rate of detection of rare events compared to some boosting-based and tree-based algorithms and some existing methods designed to treat imbalanced responses.
Descripció
Matèries (anglès)
Citació
Citació
PESANTEZ-NARVAEZ, Jessica, GUILLÉN, Montserrat, ALCAÑIZ, Manuela. RiskLogitboost Regression for Rare Events in Binary Response: An Econometric Approach. _Mathematics_. 2021. Vol. 9, núm. 579, pàgs. 1-21. [consulta: 25 de novembre de 2025]. ISSN: 2227-7390. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/176310]