Построение и сравнительный анализ регрессионных и классификационных моделей машинного обучения для оценки кредитных рисков

Аннотация

В работе рассматривается задача построения и анализа моделей машинного обучения для решения задач классификации и регрессии на основе кредитных данных заемщиков. Особое внимание уделено проблеме несбалансированности классов и её влиянию на качество классификационных моделей. Подбор гиперпараметров осуществлялся с использованием GridSearchCV. Проведён сравнительный анализ не менее восьми моделей для каждой задачи, а также выполнена оценка важности признаков.