Costruirò un modello di previsione del rischio di credito usando python

Hai bisogno di aiuto per valutare il rischio di default di un prestito?

Costruisco modelli di rischio di credito in Python per identificare i prestiti ad alto rischio, capire i principali fattori di rischio e supportare decisioni di prestito basate sui dati.

Ciò che offro: Pulizia e preprocessing dei dati; analisi del rischio di default; modellazione con Logistic Regression e XGBoost; valutazione del modello usando AUC-ROC, precisione, recall e matrice di confusione; analisi dei fattori di rischio; segmentazione del rischio; raccomandazioni pratiche; codice Python pulito e riproducibile.

Perché lavorare con me?

In un progetto recente, ho analizzato oltre 2,25 milioni di prestiti e scoperto che una politica di verifica selettiva potrebbe migliorare il valore netto stimato di 29,4 milioni di dollari su un campione di 300K prestiti, usando modelli predittivi, analisi di sopravvivenza e inferenza causale.

Con un background in statistica, mi concentro su una validazione rigorosa, assunzioni appropriate e una comunicazione onesta, inclusi i limiti del modello, non solo su numeri che sembrano belli.

Riceverai: analisi, codice, risultati del modello, visualizzazioni e un riepilogo chiaro.

Lavoro con dataset di prestiti, credito e rischio di default. Contattami prima di ordinare con il tuo dataset e l'obiettivo di business, così posso consigliarti l'approccio più adatto.