ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หน้าหลัก R

คอร์ส

Credit Risk Modeling in R

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 11/2566

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

เริ่มคอร์สฟรี

RApplied Finance

4 ชม.

16 วิดีโอ

52 แบบฝึกหัด

4,000 XP

48,377

ใบรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีม?

ลองใช้สำหรับธุรกิจ

คำอธิบายคอร์ส

This hands-on-course with real-life credit data will teach you how to model credit risk by using logistic regression and decision trees in R. Modeling credit risk for both personal and company loans is of major importance for banks. The probability that a debtor will default is a key component in getting to a measure for credit risk. While other models will be introduced in this course as well, you will learn about two model types that are often used in the credit scoring context; logistic regression and decision trees. You will learn how to use them in this particular context, and how these models are evaluated by banks.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Intermediate R for Finance

1

Introduction and data preprocessing

This chapter begins with a general introduction to credit risk models. We'll explore a real-life data set, then preprocess the data set such that it's in the appropriate format before applying the credit risk models.

Introduction and data structure

Exploring the credit data

Interpreting a CrossTable()

Histograms and outliers

Missing data and coarse classification

Deleting missing data

Replacing missing data

Keeping missing data

Data splitting and confusion matrices

Splitting the data set

Creating a confusion matrix

เริ่มบท

2

Logistic regression

Logistic regression is still a widely used method in credit risk modeling. In this chapter, you will learn how to apply logistic regression models on credit data in R.

Logistic regression: introduction

Basic logistic regression

Interpreting the odds for a categorical variable

Multiple variables in a logistic regression model

Interpreting significance levels

Logistic regression: predicting the probability of default

Predicting the probability of default

Making more discriminative models

Evaluating the logistic regression model result

Specifying a cut-off

Comparing two cut-offs

Wrap-up and remarks

Comparing link functions for a given cut-off

เริ่มบท

3

Decision trees

Classification trees are another popular method in the world of credit risk modeling. In this chapter, you will learn how to build classification trees using credit data in R.

What is a decision tree?

Computing the gain for a tree

Changing one Gini...

Building decision trees using the rpart()-package

Undersampling the training set

Changing the prior probabilities

Including a loss matrix

Pruning the decision tree

Pruning the tree with changed prior probabilities

Pruning the tree with the loss matrix

Other tree options and the construction of confusion matrices

One final tree using more options

Confusion matrices and accuracy of our final trees

Optimizing the accuracy

เริ่มบท

4

Evaluating a credit risk model

In this chapter, you'll learn how you can evaluate and compare the results obtained through several credit risk models.

Finding the right cut-off: the strategy curve

Computing a bad rate given a fixed acceptance rate

The strategy table and strategy curve

To tree or not to tree?

The ROC-curve

ROC-curves for comparison of logistic regression models

ROC-curves for comparison of tree-based models

Input selection based on the AUC

Another round of pruning based on AUC

Best of four

Further model reduction?

Course wrap-up

เริ่มบท

Credit Risk Modeling in R

คอร์สเสร็จสมบูรณ์

รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณ
แชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรม 2 คนขึ้นไปหรือไม่?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp เต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในเส้นทางการเรียนต่อไปนี้

การเงินประยุกต์ ใน R

นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ ใน R

ผู้สอน

Lore Dirick

Lore Dirick

Director of Data Science Education at Flatiron School

คอร์ส แหล่งข้อมูล

Loan Data Chapter 1ชุดข้อมูล

Loan Data Chapter 2, 3 and 4ชุดข้อมูล

ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น Credit Risk Modeling in R วันนี้!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา