Використання методів інтелектуального аналізу даних для підвищення точності класифікації споживачів кредитів

Abstract

Об’єкт дослідження: анкетні дані споживачів кредитів для задачі кредитного скорингу. Мета дослідження: дослідження якості класифікації позичальників в задачі кредитного скорингу за допомогою моделі алгоритму машинного навчання XGBoost. Практична цінність роботи полягає у розробці детального алгоритму препроцесінгу даних, побудові релевантної моделі алгоритму машинного навчання XGBoost та дослідженні її на адекватність для ефективного прогнозу кредитоспроможності позичальників з метою зниження ризиків для банківської установи при видачі кредиту.