Build your ultimate AI agent
Deskripsi Kursus
Kursus praktik dengan data kredit nyata ini akan mengajarkan Anda cara memodelkan risiko kredit menggunakan regresi logistik dan pohon keputusan di R. Pemodelan risiko kredit untuk pinjaman perorangan maupun perusahaan sangat penting bagi bank. Probabilitas bahwa seorang debitur akan gagal bayar adalah komponen kunci untuk mengukur risiko kredit. Meskipun model lain juga akan diperkenalkan dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dua jenis model yang sering digunakan dalam konteks credit scoring: regresi logistik dan pohon keputusan. Anda akan belajar cara menggunakannya dalam konteks ini, serta bagaimana bank mengevaluasi model-model tersebut.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pendahuluan dan prapemrosesan data
Bab ini dimulai dengan pengantar umum tentang model risiko kredit. Kita akan menelusuri himpunan data nyata, lalu melakukan prapemrosesan agar berada pada format yang sesuai sebelum menerapkan model risiko kredit.
- Pendahuluan dan struktur data50 XP
- Menjelajahi data kredit100 XP
- Menafsirkan CrossTable()50 XP
- Histogram dan pencilan50 XP
- Histogram100 XP
- Pencilan100 XP
- Data hilang dan klasifikasi kasar50 XP
- Menghapus data hilang100 XP
- Mengganti data hilang100 XP
- Mempertahankan data hilang100 XP
- Pembagian data dan confusion matrix50 XP
- Membagi himpunan data100 XP
- Membuat confusion matrix100 XP
2
Regresi logistik
Regresi logistik masih menjadi metode yang banyak digunakan dalam pemodelan risiko kredit. Di bab ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan model regresi logistik pada data kredit di R.
3
Pohon keputusan
Pohon klasifikasi adalah metode populer lainnya dalam dunia pemodelan risiko kredit. Di bab ini, Anda akan mempelajari cara membangun pohon klasifikasi menggunakan data kredit di R.
4
Mengevaluasi model risiko kredit
Di bab ini, Anda akan mempelajari cara mengevaluasi dan membandingkan hasil yang diperoleh dari beberapa model risiko kredit.
R
Pemodelan Risiko Kredit di R
Kursus
Selesai
