Kontynuacja poprzedniego wpisu dotyczącego studium przypadku. W tej części skupiam się na głównym wnioskach z projektu, jakie udało mi się spisać i zapamiętać.
credit scoring
Machine Learning w problemie scoringu – case study cz. 1
W tym wpisie chciałbym się z Tobą podzielić przebiegiem i wnioskami z jednego z projektów, które miałem okazję realizować.
Scoring kredytowy z zastosowaniem XGBoost
Przed kilkoma tygodniami zainicjowałem na blogu cykl: „zaawansowana analityka”. Czas więc wytoczyć duże działa. Użyję ich do spekulacji nad sensownością połączenia XGBoost + scoring kredytowy z uwzględnieniem pewnych założeń. Zapraszam! 🙂
Książki, które polecam
Jedno z najczęściej zadawanych pytań przez Was to: „Jakie książki polecasz?”. W tym wpisie udzielam na nie odpowiedzi. Z tego artykułu dowiesz się: 1. Jak czytam książki? 2. Czemu ciągle rozwijam umiejętności miękkie? 3. Jakie książki polecam? Uwielbiam książki. Kupuję i pożyczam więcej książek, niż jestem w stanie przeczytać. Dla mnie stanowią one prawdziwą skarbnicę … Dowiedz się więcej
Kategoryzacja zmiennych z użyciem drzewa decyzyjnego
W uczeniu maszynowym istnieje kilka relatywnie prostych metod, które pomimo prostoty dają świetne rezultaty. Jedną z nich jest z pewnością kategoryzacja zmiennych z użyciem drzewa decyzyjnego. Z tego artykułu dowiesz się: 1. Czym jest kategoryzacja zmiennych? 2. Jak kategoryzować zmienne z użyciem algorytmu drzewa decyzyjnego? 3. Jak osiągnąć znaczną poprawę wyniku, unikając przecieków danych i … Dowiedz się więcej
Przewidywanie defaultu wśród posiadaczy kart kredytowych
Ostatni projekt, który publikowałem na blogu, dotyczył klasyfikacji wniosków o wydanie karty kredytowej. Z pomocą uczenia maszynowego starałem się w nim odzwierciedlić decyzje, jakie podejmują eksperci pracujący w banku. Dziś idę o krok dalej i pokażę, jak można przewidzieć zdarzenie niewypłacalności posiadaczy kart kredytowych. Wstęp Cel projektu Założenia dotyczące projektu Opis zbioru danych Wczytanie i … Dowiedz się więcej