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                <title level="m">Towards New e-Infrastructure and e-Services for Developing Countries16th International Conference, AFRICOMM 2024, Abidjan, Côte d’Ivoire, November 27–29, 2024, Proceedings, Part II</title>
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            <abstract xml:lang="en">
              <p>Cost sensitive machine learning techniques are frequently used by data mining researchers, to improve their model. In banking credit scoring in particular, the financial cost of misclassification leads us to pay particular attention to cost-sensitive modelling. Knowing that the feature selection is a crucial preprocessing step in machine learning because it greatly affects a model's capacity for prediction and generalization, it becomes important to propose financial cost sensitive feature selection methods. In this paper, we propose Cost Sensitive Association Rules Feature Selection more Larger (ARFSL-CS), which is a two-phase feature selection algorithm based on Sequential Forward Selection (SFS). In the first phase, SFS selects the attributes according to a confidence threshold of the association rules sensitive to the financial cost whose consequent is the class of the loan and in which they are in the antecedent. In the second phase, SFS selects from the remaining features those which minimize the financial cost of misclassification of the model when applied to a dataset described only by each of the features. Experiments carried out on three datasets, using a cost sensitive Gradient Boosting credit scoring model show that ARFSL-CS selects the attribute subsets that most minimize the overall cost of financial misclassification for the banker with a gain of 8.7%, 21% and 69.9% compared to the prediction model without feature selection in the three considered datasets.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>Les techniques d’apprentissage automatique sensibles au coût sont fréquemment utilisées par les chercheurs en fouille de données pour améliorer leurs modèles. En particulier dans le domaine du crédit bancaire, le coût financier des erreurs de classification impose une attention particulière au modèle sensible au coût. Sachant que la sélection de caractéristiques est une étape cruciale de prétraitement en apprentissage automatique, car elle influence fortement la capacité de prédiction et de généralisation d’un modèle, il devient important de proposer des méthodes de sélection de caractéristiques sensibles au coût financier. Dans cet article, nous proposons ARFSL-CS (Association Rules Feature Selection Larger – Cost Sensitive), un algorithme de sélection de caractéristiques en deux phases basé sur la méthode de sélection séquentielle (Sequential Forward Selection – SFS). Dans une première phase, SFS sélectionne les attributs selon un seuil de confiance des règles d’association sensibles au coût financier dont le conséquent est la classe du prêt et où ils apparaissent dans l’antécédent. Dans une seconde phase, SFS choisit parmi les caractéristiques restantes celles qui minimisent le coût financier des erreurs de classification du modèle lorsqu’il est appliqué à un jeu de données décrit uniquement par chacune des caractéristiques. Les expériences menées sur trois jeux de données, en utilisant un modèle de scoring de crédit basé sur le Gradient Boosting sensible au coût, montrent que ARFSL-CS sélectionne les sous-ensembles d’attributs qui minimisent le plus le coût global des erreurs de classification pour le banquier, avec un gain de 8,7 %, 21 % et 69,9 % par rapport au modèle de prédiction sans sélection de caractéristiques sur les trois jeux de données considérés.</p>
            </abstract>
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