Je vais créer un modèle de prédiction du risque de crédit avec Python

Besoin d’aide pour évaluer le risque de défaut de paiement d’un prêt ?

Je construis des modèles de risque de crédit en Python pour identifier les prêts à haut risque, comprendre les principaux facteurs de risque et soutenir des décisions de prêt basées sur les données .

Ce que je propose : nettoyage et prétraitement des données ; analyse du risque de défaut ; modélisation par régression logistique et XGBoost ; évaluation des modèles avec AUC-ROC, précision, rappel et matrice de confusion ; analyse des facteurs de risque ; segmentation du risque ; recommandations concrètes ; code Python propre et reproductible.

Pourquoi travailler avec moi ?

Dans un projet récent, j’ai analysé plus de 2,25 millions de prêts et découvert qu’une politique de vérification sélective pourrait augmenter la valeur nette estimée de 29,4 millions de dollars sur un échantillon de 300 000 prêts, en utilisant la modélisation prédictive, l’analyse de survie et l’inférence causale.

Avec une formation en statistiques, je privilégie une validation rigoureuse, des hypothèses appropriées et une communication honnête, y compris sur les limites du modèle, pas seulement des chiffres qui impressionnent.

Vous recevrez : analyse, code, résultats du modèle, visualisations et un résumé clair.

Je travaille avec des jeux de données sur les prêts, le crédit et le risque de défaut. Contactez-moi avant de commander avec votre dataset et votre objectif commercial pour que je puisse vous conseiller la meilleure approche.