Objetivo:
Contruir un modelo para identificar a los clientes que no pagarán su deuda de la tarjeta de crédito el próximo mes. Para ello se analiza información socio-demográfica de los clientes como Edad, Sexo, Estado civil y nivel de escolaridad, como también datos sobre el pago, deuda y retraso de los últimos 6 meses.
Mapa:
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exploracion.ipynb : Análisis exploratorio del conjunto de datos.
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limpieza_inicial.ipynb : Limpieza y preparación inicial de los datos, identificando y eliminando valores inconsistentes.
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ingenieria_caracteristicas.ipynb : Análisis detallado de las variables explicativas en relación con la variables objetivo. Se realiza segmentación en deciles y se proponen nuevos atributos y métricas de negocio.
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seleccion_modelo.ipynb : Resolución del problema de desbalance de clase y construcción de un modelo de ML, usando el algortimo XGBoost y obteniendo precisión mayor al 80% en todas las métricas de desempeño.