Costruirò un modello di previsione del default del prestito

Progetterò e implementerò un modello di machine learning robusto usando l'algoritmo XGBoost per prevedere il rischio di default del prestito con un'accuratezza superiore all'80%. Il progetto dimostra l'applicazione di tecniche basate sui dati per le decisioni finanziarie, aiutando i prestatori a minimizzare i rischi e migliorare l'allocazione del credito. Raccoglierò e preprocesserò dataset finanziari, creando caratteristiche come punteggio di credito, reddito, stabilità lavorativa e schemi di rimborso per addestrare e validare il modello. Verrà posta particolare attenzione a bilanciare precisione e richiamo per garantire affidabilità nell'identificazione dei veri rischi di default, non solo raggiungendo un'alta precisione. Sfruttando le capacità di boosting di XGBoost, il modello sarà ottimizzato per prestazioni, interpretabilità e scalabilità, rendendolo pratico per l'implementazione. Questo lavoro evidenzia l'impatto reale del machine learning nei servizi finanziari, riducendo le perdite, supportando il prestito responsabile e consentendo decisioni più intelligenti e basate sui dati nella gestione del rischio.