Застосування інтелектуального аналізу даних для підвищення точності класифікації споживачів кредитних запозичень

Abstract

Об’єкт дослідження: анкетні дані споживачів кредитів для задачі кредитного скорингу.

Економічний ефект від реалізації результатів дослідження очікується позитивним за рахунок використання суб’єктами господарювання алгоритму препроцесінгу даних та побудови релевантної моделі алгоритму машинного навчання XGBoost для оптимізації їх діяльності.

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.