Оценка кредитоспособности в Azure ML
Анализ вероятности возврата кредитных средств с помощью Azure ML
Для анализа вероятности возврата кредитных средств, мы применили сервис машинного обучения Azure ML. В анализе были использованы персональные данные, а так же конкретные параметры кредита.
- Очистка данных от “шума”
- Очистка от ошибок и опечаток с восстановлением недостающих параметров
На втором этапе была применена одноклассовая модель SVM. На основе работы данной модели, а так же с помощью тонкой настройки параметров, была обучена модель нелинейной классификации.
Последним этапом был реализован веб-сервис, позволяющий использовать модель в обычном приложении.
Проверка точности прогнозирования проводилась на разных наборах данных, имеющих схожие параметры.
Похожие проекты
Моделирование и прогнозирование цен на аренду автомобилей
Обучение моделей для прогнозирования цен на аренду автомобилей в Японии на основе данных цен и спроса нескольких японских компаний и истории погоды в Японии.
Предсказание артериального давления по сердечному ритму
Решение для прогнозирования артериального давления пациента на основе ранее измеренных и зарегистрированных данных о частоте сердечных сокращений.
Приложение для создания предсказательных моделей
Веб-сервис, позволяющий создавать AI-модели, не обладая при этом глубокими знаниями в области машинного обучения.