Python ile Kredi Riski Modellemesi

Kredi verileri tamamen hazırken, risk modellemede standart olan lojistik regresyon modelini ele alacağız. Bu modelin bileşenlerini ve performansının nasıl puanlanacağını anlayacağız. Tahminleri oluşturduktan sonra, bu modeli kullanmanın finansal etkisini inceleyebiliriz.

Karar ağaçları, bir diğer standart kredi riski modelidir. Python'da popüler XGBoost paketini kullanarak, karar ağaçlarının ötesine geçip artırımlı karar ağaçları oluşturacağız. Gelişmiş modeller oluşturduktan sonra performanslarını stres testinden geçirecek ve dengesiz veride sütun seçimini tartışacağız.

İki güçlü machine learning modeli geliştirdikten ve test ettikten sonra, bunları karşılaştırmak için temel performans metriklerini kullanacağız. Özellikle finansal modelleme için gelişmiş model seçimi tekniklerini kullanarak bir model seçeceğiz. Bu modelle bir iş stratejisi geliştirecek, portföy değerini tahmin edecek ve beklenen kaybı en aza indireceğiz.