Построение модели скоринга для оценки кредитоспособности Задание: Постройте простую модель скоринга для оценки кредитоспособности физических лиц. Используйте данные о доходах, уровне задолженности, кредитной истории и другие доступные параметры. Ваша

24 октября 2025
Банковское дело

Условие:

Построение модели скоринга для оценки кредитоспособности

Задание:
Постройте простую модель скоринга для оценки кредитоспособности физических лиц. Используйте данные о доходах, уровне задолженности, кредитной истории и другие доступные параметры. Ваша задача состоит в следующем:

1. Собрать набор данных о заемщиках (можно использовать вымышленные данные).
2. Разработать алгоритм, который будет присваивать каждому заемщику рейтинг кредитоспособности.
3. Провести тестирование модели на тестовом наборе данных и оценить её точность.

Решение:

Для построения модели скоринга для оценки кредитоспособности физических лиц, следуем следующим шагам: Шаг 1: Сбор данных Создадим вымышленный набор данных о заемщиках. Набор данных будет включать следующие параметры: - Доход (в рублях) - Уровень задолженности (в рублях) - Кредитная история (оценка от 0 до ...

Доход	Задолженность	Кредитная история	Возраст	Количество кредитов
50000	100000	0.8	30	2

Шаг 2: Разработка алгоритма Для присвоения рейтинга кредитоспособности можно использовать простую формулу, основанную на весах для каждого параметра. Например: - Вес дохода: 0.4 - Вес задолженности: -0.3 (отрицательный вес, так как высокая задолженность снижает рейтинг) - Вес кредитной истории: 0.3 - Вес возраста: 0.1 (можно считать, что более зрелые заемщики более надежны) - Вес количества кредитов: -0.1 (меньшее количество кредитов может быть признаком более ответственного поведения) Формула для расчета рейтинга может выглядеть так: Рейтинг = 0.4 (Задолженность / 100000) + 0.3 (Возраст / 100) - 0.1 * (Количество кредитов / 10) Шаг 3: Тестирование модели Для тестирования модели разделим наш набор данных на обучающую и тестовую выборки. Например, 80% данных используем для обучения, а 20% - для тестирования. После расчета рейтинга для тестовой выборки, можно оценить точность модели, используя метрики, такие как: - Средняя абсолютная ошибка (MAE) - Среднеквадратичная ошибка (MSE) - Коэффициент детерминации (R²) Пример тестирования: 1. Рассчитаем рейтинг для тестовой выборки. 2. Сравним полученные рейтинги с реальными результатами (например, успешностью возврата кредита). 3. Вычислим метрики точности. Таким образом, мы можем оценить, насколько хорошо наша модель предсказывает кредитоспособность заемщиков. Если точность модели удовлетворительная, можно использовать её для реальной оценки кредитоспособности.