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कोर्स

Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग

इंटरमीडिएट4 घंटे

क्रेडिट आवेदन डेटा तैयार करना, मशीन लर्निंग और व्यावसायिक नियम लागू करना सीखें ताकि जोखिम कम हो और लाभप्रदता सुनिश्चित हो।

Python4 घंटे15 वीडियो57 अभ्यास4,850 XP26,425उपलब्धि प्रमाणपत्र

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कोर्स विवरण

यदि आपने कभी क्रेडिट कार्ड या लोन के लिए आवेदन किया है, तो आप जानते हैं कि वित्तीय कंपनियाँ निर्णय लेने से पहले आपकी जानकारी प्रोसेस करती हैं। इसका कारण है कि आपको लोन देना उनके व्यवसाय पर गंभीर वित्तीय असर डाल सकता है। लेकिन वे निर्णय कैसे लेती हैं? इस कोर्स में, आप क्रेडिट एप्लिकेशन डेटा को तैयार करना सीखेंगे। इसके बाद, आप जोखिम कम करने और लाभ सुनिश्चित करने के लिए मशीन लर्निंग और बिज़नेस नियम लागू करेंगे। आप दो डेटा सेट्स का उपयोग करेंगे जो वास्तविक क्रेडिट एप्लिकेशनों का रूप देते हैं और बिज़नेस वैल्यू पर फोकस करते हैं। मेरे साथ जुड़िए और क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग के अपेक्षित मूल्य को समझिए!

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

लोन डेटा का अन्वेषण और तैयारी

इस पहले अध्याय में, हम क्रेडिट रिस्क की अवधारणा पर चर्चा करेंगे और समझेंगे कि इसकी गणना कैसे की जाती है। क्रॉस टेबल्स और प्लॉट्स का उपयोग करके, हम एक वास्तविक-विश्व डेटा सेट का अन्वेषण करेंगे। मशीन लर्निंग लागू करने से पहले, हम समस्याएँ ढूँढकर और सुलझाकर इस डेटा को प्रोसेस करेंगे।
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2

डिफॉल्ट्स के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन

लोन डेटा पूरी तरह तैयार होने के बाद, हम लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल पर चर्चा करेंगे, जो रिस्क मॉडलिंग में एक मानक है। हम इस मॉडल के घटकों को समझेंगे और इसकी परफॉर्मेंस को स्कोर करना सीखेंगे। एक बार जब हमने प्रेडिक्शंस बना लिए, तो हम इस मॉडल के उपयोग के वित्तीय प्रभाव को जाँच सकते हैं।
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3

XGBoost के साथ ग्रेडिएंट बूस्टेड ट्रीज़

डिसीज़न ट्रीज़ भी क्रेडिट रिस्क के लिए एक मानक मॉडल हैं। हम Python में ट्रेंडी XGBoost पैकेज का इस्तेमाल करके डिसीज़न ट्रीज़ से आगे बढ़ते हुए ग्रेडिएंट बूस्टेड ट्रीज़ बनाएँगे। उन्नत मॉडल विकसित करने के बाद, हम उनकी परफॉर्मेंस का स्ट्रेस टेस्ट करेंगे और असंतुलित डेटा में कॉलम चयन पर चर्चा करेंगे।
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4

मॉडल मूल्यांकन और कार्यान्वयन

दो शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल विकसित और टेस्ट करने के बाद, हम उन्हें प्रमुख परफॉर्मेंस मेट्रिक्स से तुलना करेंगे। वित्तीय मॉडलिंग के लिए विशेष उन्नत मॉडल चयन तकनीकों का उपयोग करके, हम एक मॉडल चुनेंगे। उसी मॉडल के साथ हम: बिज़नेस रणनीति विकसित करेंगे, पोर्टफोलियो वैल्यू का अनुमान लगाएंगे, और अपेक्षित लॉस को न्यूनतम करेंगे।
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