Xây dựng model dự đoán trả nợ vay sử dụng Jupyter Notebook – Nhập môn khoa học dữ liệu + báo cáo
by Đỗ Mạnh Tuyềnin Python , Scripts & Code on April 19, 2024Choose Your Desired Option(s)
Xây dựng model dự đoán trả nợ vay sử dụng Jupyter Notebook – Nhập môn khoa học dữ liệu
Xây dựng Mô hình Dự đoán Trả nợ Vay với Jupyter Notebook: Tối Ưu Hóa Quy Trình Cho Vay và Bảo Vệ Lợi Ích Người Vay
Mục tiêu chính của dự án là phân loại khách hàng dựa trên khả năng thanh toán và đánh giá rủi ro tín dụng. Bằng cách kết hợp nhiều yếu tố quan trọng như thu nhập, mục đích vay, lãi suất và các chỉ số tín dụng, chúng tôi sẽ xây dựng một mô hình dự đoán chính xác và có ứng dụng thực tế. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống hỗ trợ quyết định về cấp tín dụng, giảm thiểu rủi ro mà tổ chức cho vay có thể phải đối mặt.
Tăng hiệu quả cho vay: Mô hình dự đoán rủi ro tín dụng giúp tổ chức cho vay xác định khách hàng có khả năng thanh toán cao, từ đó tối ưu hóa quy trình cho vay và giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Bảo vệ lợi ích người vay: Phân loại khách hàng một cách chính xác đảm bảo rằng người vay có khả năng thanh toán sẽ được cung cấp các sản phẩm tài chính với điều kiện thuận lợi, bảo vệ họ khỏi áp lực tài chính không cần thiết.
Áp dụng trí tuệ nhân tạo cho tài chính: Sử dụng mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính là một ví dụ minh họa cho việc ứng dụng công nghệ để cải thiện quy trình quyết định tín dụng truyền thống.
Mô Tả Các Tính Năng Quan Trọng trong Mô Hình Dự Đoán Trả Nợ Vay
credit_policy: Trường này xác định liệu khách hàng có đáp ứng các tiêu chí đánh giá rủi ro tín dụng của Lending-Club.com hay không. Giá trị 1 nếu đáp ứng và 0 nếu không.
purpose: Mục đích của khoản vay, bao gồm mở thẻ tín dụng, mua xe hơi, trang thiết bị gia đình và các mục khác.
int_rate: Là lãi suất của khoản vay, đóng vai trò quan trọng trong đánh giá chi phí vay.
installment: Số tiền trả góp hàng tháng mà người vay phải thanh toán.
log_annual_inc: Logarit của thu nhập hàng năm của người vay, giúp chuẩn hóa dữ liệu thu nhập.
dti: Hệ số nợ trên thu nhập (Debt to Income Ratio), tỉ lệ phần trăm của tổng thu nhập hàng tháng để trả các khoản thanh toán nợ hàng tháng.
fico: Điểm FICO, một yếu tố quan trọng để đánh giá rủi ro tín dụng, được phân loại từ tệ đến xuất sắc.
days_with_cr_line: Số ngày mà người vay đã được cấp hạn mức tín dụng.
revol_bal: Số dư tín dụng quay vòng, đại diện cho hạn mức tín dụng cá nhân.
revol_util: Tỉ lệ sử dụng nợ tín dụng, tỉ lệ phần trăm của tổng nợ tín dụng hiện có của người vay đang được sử dụng.
inq_last_6mths: Số lượng các câu hỏi của người vay đối với tổ chức tài chính trong 6 tháng qua.
delinq_2yrs: Số lần người vay đã quá 30 ngày đến hạn thanh toán trong 2 năm qua.
pub_rec: Thông tin về lịch sử tín dụng của bên vay, được sử dụng để đánh giá rủi ro tín dụng.
not_fully_paid: Trường này chỉ ra liệu khoản vay đã được hoàn trả đầy đủ hay không. Giá trị 1 nếu đã hoàn trả đầy đủ và 0 nếu chưa
| Download Category | Python, Scripts & Code |
| Product Homepage URL→ | |
| Product Version | |
| File Type | ipynb, docx, csv |
| File Size | 2.88 MB |
| Developer | |
| Documentation |
Uploaded by
Related Products
Popular & Trending
Featured Products
No posts were found.