Оценка кредитных рисков с применением методов машинного обучения

Аннотация

Данная дипломная работа посвящена оценке кредитных рисков с использованием методов машинного обучения. В работе были проведены эксперименты с применением Логистической регрессии и Random Forest для предсказания вероятности невозврата кредитов. Был использован метод генетического программирования для создания новых признаков на основе исходных данных. Результаты исследования показали, что модели машинного обучения успешно справляются с задачей оценки кредитного риска, а генетическое программирование позволяет улучшить их производительность. Полученные результаты имеют важное практическое значение для банков и финансовых учреждений, помогая им в принятии обоснованных решений в области кредитования.