Aplicación de redes neuronales a datos tabulares
Autores: Alejandro Gómez Franco Santiago Acevedo Cacua Jesus Miguel Porto Lopez Juan Felipe Cadavid Ruiz Curso: Redes neuronales artificiales y algoritmos bio-inspirados Universidad: Universidad Nacional de Colombia Planteamiento del problema El riesgo de crédito consiste en la probabilidad de que un cliente incumpla sus obligaciones financieras. Una correcta estimación de este riesgo permite a las entidades financieras tomar decisiones informadas sobre la aprobación de créditos, tasas de interés y límites de endeudamiento. En este proyecto se busca desarrollar un modelo predictivo capaz de estimar la probabilidad de incumplimiento de un cliente, utilizando información histórica de préstamos. Adicionalmente, se construye una scorecard que traduce dichas probabilidades en un puntaje interpretable para usuarios finales. Variable objetivo La variable objetivo se definió como una variable binaria que representa el estado final del crédito. Esta se construyó a partir de la...
