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Proyectos

Predict Likelihood

El proyecto "Predict Likelihood" tenía como objetivo predecir la probabilidad de incumplimiento utilizando un conjunto de datos limitado. Dadas las limitaciones, el proyecto empleó metodologías creativas y rigurosas para evaluar el rendimiento de las variables y optimizar la selección del modelo.

Metodologías y Técnicas

Detección y manejo de valores atípicos

• Rango intercuartil (IQR): umbral ampliado a 3,5 veces para identificar valores atípicos extremos.
• Histogramas y diagramas de caja: visualización de la distribución de datos e identificación de posibles valores atípicos para su eliminación.

Análisis de los datos

• Gráficos de dispersión con líneas de regresión: tendencias ilustradas, como la relación entre DURATION y DEFAULT.

Selección de Variables

• Test Chi-Cuadrado: Se evaluó la independencia de variables.
• Correlación de Spearman: Se evaluaron las relaciones monótonas entre variables.
• Valor de la Información (IV): Se determinó el poder predictivo de las variables.
• Bosque aleatorio, árboles de decisión, XGBoost: Se utiliza para comprender la importancia y la interacción de las variables.

Creación de Scorecard

• Desarrollare un Scorecard para la evaluación crediticia de nuevos clientes utilizando las variables más predictivas.