Search academic texts

Information × Registration Number 2124U002483, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Гогуля Нікіта Дмитрович popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70363 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 103 с., 24 рис., 11 табл., 38 посилань, 1 додаток. Мета дослідження: розробка моделі машинного навчання для оцінки кредитоспроможності заявників, здатної прогнозувати ймовірність схвалення кредитних заявок на основі аналізу історичних даних. Об’єкт дослідження: процес оцінки кредитоспроможності заявників фінансовими установами. Предмет дослідження: використання методів машинного навчання для прогнозування кредитоспроможності заявників. Методи дослідження: заміна назв стовпчиків, обробка відсутніх значень середніми значеннями для числових даних і модою для категоріальних даних, нормалізація числових даних. Кодування категоріальних змінних методом One- Hot Encoding. Аналіз даних включав побудову гістограм, кореляційний аналіз та ROC-криві. В якості потенційних найкращих моделей розглядалися: логістична регресія, випадковий ліс, градієнтний бустинг (XGBoost) та багатошаровий перцептрон (MLP). Підбір гіперпараметрів за допомогою GridSearchCV. Результати: модель градієнтного бустингу (XGBoost) показала найкращий результат з AUC-ROC 0.91. Застосування системи дозволяє автоматизувати оцінку кредитоспроможності, підвищуючи точність та швидкість прийняття рішень, знижуючи ризики та покращуючи фінансові показники банків. popup.nrat_date 2025-01-29 Close