Введение:
В современном финансовом мире способность точно прогнозировать кредитный риск имеет решающее значение для кредитных учреждений, позволяющих принимать обоснованные решения и эффективно управлять потенциальными потерями. В этой статье мы рассмотрим комплексный подход к построению модели прогнозирования кредитного риска с использованием методов машинного обучения. Мы рассмотрим очистку данных, разработку функций, обучение моделей с помощью XGBoost и нейронных сетей, усреднение по ансамблю и развертывание веб-приложения с использованием Streamlit и FastAPI.
Очистка и предварительная обработка данных:
Любая успешная модель машинного обучения начинается с чистых и хорошо обработанных данных. В этой статье мы будем использовать набор данных, содержащий характеристики, связанные с кредитованием, такие как возобновляемое использование необеспеченных линий, возраст, коэффициент задолженности и многое другое. Набор данных часто содержит пропущенные значения, дубликаты и выбросы, которые необходимо устранить.
- Отсутствующие значения. Мы выявляем и обрабатываем пропущенные значения в таких функциях, как «MonthlyIncome» и «NumberOfDependents», используя методы вменения данных, чтобы обеспечить полноту данных.
- Дубликаты. Мы удаляем повторяющиеся записи, чтобы обеспечить целостность данных и повысить производительность модели.
Особенности проектирования:
Разработка функций играет решающую роль в повышении точности модели. Мы трансформируем и разрабатываем функции для сбора соответствующей информации и закономерностей.
- Создание новых функций. Мы разрабатываем такие функции, как «NumberOfPastDue», объединяя столбцы, связанные с просроченными платежами.
- Масштабирование и нормализация: мы масштабируем числовые характеристики, чтобы привести их к единому масштабу, улучшая сходимость алгоритмов оптимизации.
Построение модели с помощью XGBoost и нейронных сетей:
Для прогнозирования кредитного риска мы будем использовать как XGBoost, так и нейронные сети, используя сильные стороны обеих моделей.
- XGBoost: мы обучаем модель XGBoost фиксировать сложные взаимосвязи внутри данных. Техника повышения XGBoost помогает итеративно улучшать прогнозы.
- Нейронные сети: мы разрабатываем архитектуру нейронной сети для захвата сложных нелинейных закономерностей. Мы используем плотные слои с соответствующими функциями активации.
Усреднение по ансамблю:
Чтобы использовать коллективную мощь обеих моделей, мы реализуем усреднение по ансамблю. Это включает в себя взятие среднего значения прогнозируемых вероятностей из XGBoost и нейронных сетей для получения более надежного прогноза.
Развертывание веб-приложения:
Мы берем нашу модель прогнозирования кредитного риска и развертываем ее с помощью FastAPI и Streamlit.
- FastAPI: мы настраиваем веб-сервер FastAPI, который предоставляет конечную точку для получения пользовательских данных и возвращает прогнозы кредитного риска. Это позволяет интегрироваться с различными интерфейсными технологиями.
- Streamlit: мы создаем интерактивное веб-приложение с использованием Streamlit, которое принимает вводимые пользователем данные для функций, связанных с кредитами. После отправки приложение запрашивает конечную точку FastAPI, получает прогноз и отображает вероятность кредитного риска вместе с его интерпретацией.
Заключение:
Построение модели прогнозирования кредитного риска предполагает целостный подход, включающий очистку данных, разработку функций, обучение модели, ансамблевые методы и развертывание веб-приложений. Объединив возможности XGBoost и нейронных сетей, мы используем сильные стороны обоих алгоритмов, что приводит к более точной оценке кредитного риска. Приложения FastAPI и Streamlit предоставляют пользователям доступные интерфейсы для принятия обоснованных решений на основе прогнозов кредитного риска. Этот комплексный подход демонстрирует потенциал машинного обучения в финансовых учреждениях и демонстрирует вашу способность осуществлять комплексную разработку моделей.
Ссылка на развернутое веб-приложение Streamlit
https://dzidefo-credit-risk.streamlit.app/
ссылки на github для кода
