Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
Kurs Açıklaması
Gerçek kredi verileriyle yapılan bu uygulamalı kurs, R'de lojistik regresyon ve karar ağaçlarını kullanarak kredi riskini nasıl modelleyeceğini öğretecek. Hem bireysel hem de ticari krediler için kredi riskinin modellenmesi bankalar açısından büyük önem taşır. Bir borçlunun temerrüde düşme olasılığı, kredi riskini ölçmede temel bir bileşendir. Bu kursta başka modeller de tanıtılsa da, kredi skorlama bağlamında sıkça kullanılan iki model türünü öğreneceksin: lojistik regresyon ve karar ağaçları. Bu modelleri bu özel bağlamda nasıl kullanacağını ve bankaların bu modelleri nasıl değerlendirdiğini öğreneceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Giriş ve veri ön işleme
Bu bölüm, kredi risk modellerine genel bir girişle başlar. Gerçek bir veri kümesini inceleyecek, ardından kredi risk modellerini uygulamadan önce veri kümesini uygun formata getirmek için ön işlemeden geçireceğiz.
- Giriş ve veri yapısı50 XP
- Kredi verilerini keşfetme100 XP
- CrossTable() çıktısını yorumlamak50 XP
- Histogramlar ve aykırı değerler50 XP
- Histogramlar100 XP
- Aykırı değerler100 XP
- Eksik veriler ve kaba sınıflandırma50 XP
- Eksik verileri silmek100 XP
- Eksik verileri değiştirme100 XP
- Eksik veriyi tutmak100 XP
- Veri bölme ve karışıklık matrisleri50 XP
- Veri kümesini bölme100 XP
- Karmaşıklık (confusion) matrisi oluşturma100 XP
2
Lojistik regresyon
Lojistik regresyon, kredi riski modellemede hâlâ yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu bölümde, R'de kredi verileri üzerinde lojistik regresyon modellerini nasıl uygulayacağını öğreneceksin.
3
Karar ağaçları
Sınıflandırma ağaçları, kredi riski modelleme dünyasında bir başka popüler yöntemdir. Bu bölümde, R kullanarak kredi verileriyle sınıflandırma ağaçlarını nasıl kuracağını öğreneceksin.
4
Bir kredi risk modelini değerlendirme
Bu bölümde, çeşitli kredi risk modelleriyle elde edilen sonuçları nasıl değerlendireceğini ve karşılaştıracağını öğreneceksin.
R
R ile Kredi Riski Modellemesi
Kurs
Tamamlandı
