Создание модели оттока кредитной карты С постоянно растущим числом эмитентов кредитных карт банковская отрасль сталкивается с жесткой конкуренцией. Поэтому удержание клиентов стало приоритетом для банков. Одной из серьезных проблем, с которыми сталкиваются банки, является высокий уровень текучести среди держателей кредитных карт. Отток клиентов по кредитным картам или процесс прекращения клиентами использования кредитных карт может оказать пагубное влияние на прибыльность банка...

Отчет о проекте: Введение Мошенничество с кредитными картами является серьезной проблемой как для потребителей, так и для финансовых учреждений. Мошеннические операции могут привести к финансовым потерям и ущербу для репутации финансовых учреждений. Методы машинного обучения широко используются для обнаружения мошеннических транзакций. В этом проекте мы используем логистическую регрессию, чтобы классифицировать транзакции как законные или мошеннические в зависимости от их..

4 ключевых вопроса, чтобы узнать своих клиентов по кредитным данным Значительное количество энергии тратится на анализ привычек клиентов и вероятности погашения долга. Для этого банки всегда использовали статистические модели (особенно скоринговые модели), однако сегодня банковские учреждения внедрили методы машинного обучения, чтобы уменьшить предубеждения человека при принятии решений о кредите. Итак, как мы используем данные, чтобы лучше узнать вашего клиента и получить..

Концепция алгоритмов классификации с учетом затрат и затрат на основе примеров В традиционных задачах двухклассной классификации мы стремимся минимизировать ошибочные классификации и измерять производительность модели с помощью таких показателей, как точность, F-оценка или кривая AUC-ROC. Однако при определенных проблемах лучше допускать большее количество неправильных классификаций при более низких общих затратах. Если затраты, связанные с неправильной классификацией, различаются в..