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Projet de modélisation supervisée - SCORING

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bilnab/P4

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P4 : Projet de modélisation supervisée - SCORING


Bon ou mauvais Payeur?:

Ce projet provient à l'origine d'une compétion Kaggle dont le but était de sélectionner le meilleur modèle de scoring pour sa clientèle

L'enjeu est de developper un modèle de scoring:

  • pour aider à décider si un prêt peut être accordé à un client ou non
  • qui doit etre facilement interprétable

Ressources:

Jeu de données:
lien

Ressources utiles sur l'interprétabilité en python:
lien 1
lien 2
lien 3
lien 4
lien 5

Script

un notebook commenté d'analyse descriptive
un notebook commenté de modélisation:

  • qui transforme et construit de nouvelles variables
  • qui met en oeuvre un certains nombre de taches de preprocessing comme:
    • l'undersampling
    • le split train/test
    • la transformation one hot encoder de variables categorielles
    • le scaling
    • l'imputation
  • qui met en oeuvre une fonction de scoring bespoke adaptée
  • qui entraine différents modèles supervisés répondant aux attentes du metier:
    • regression logistique, linear SVM classifier, SVM classifier
    • random forest
    • bagging, adaboost, gradient boosting
  • qui adapte des hyperparamètres d'un modèle
  • qui évalue et interprète les performances d'un modèle supervisé classique

Présentation PDF:

pdf complet