Table 12 Pairwise comparison test results for six models.

From: Example dependent cost sensitive learning based selective deep ensemble model for customer credit scoring

Metrics

Models

LSTM-GRU-ANN

LSTM-GRU-MLP

CNN- BLSTM

BiLSTM-CNN

BiLSTM-Trans-CNN

Save

ECS-SDE

0.04172

0.02734

0.24506

0.00032

0.02734

LSTM-GRU-ANN

 

0.88185

0.32944

0.18410

0.88185

LSTM-GRU-MLP

  

0.24506

0.22036

1.00000

CNN- BLSTM

   

0.02734

0.24506

BiLSTM-CNN

    

0.22036

BS+

ECS-SDE

0.09505

0.13251

0.03645

0.00216

0.03645

LSTM-GRU-ANN

 

0.88185

0.75545

0.25184

0.75545

LSTM-GRU-MLP

  

0.68500

0.18410

0.68500

CNN- BLSTM

   

0.43925

1.00000

BiLSTM-CNN

    

0.43925

AUC-ROC

ECS-SDE

0.06626

0.24506

0.06626

0.00043

0.00043

LSTM-GRU-ANN

 

0.57962

1.00000

0.06626

0.06626

LSTM-GRU-MLP

  

0.57962

0.02734

0.02734

CNN- BLSTM

   

0.06626

0.06626

BiLSTM-CNN

    

1.00000

AUC-PR

ECS-SDE

0.09465

0.06337

0.13807

0.02738

0.00012

LSTM-GRU-ANN

 

0.82306

0.82306

0.50604

0.05215

LSTM-GRU-MLP

  

0.75545

0.62792

0.06337

CNN- BLSTM

   

0.39533

0.03645

BiLSTM-CNN

    

0.19587

BS

ECS-SDE

0.01825

0.39533

0.82306

0.11043

0.01825

LSTM-GRU-ANN

 

0.13807

0.02734

0.42818

0.82306

LSTM-GRU-MLP

  

0.42818

0.42818

0.11043

CNN- BLSTM

   

0.13807

0.01825

BiLSTM-CNN

    

0.39533