En este proyecto se propone la construcción de modelo predictivo que permita determinar el comportamiento de un buen o mal cliente, a partir de su historial de pago de un crédito.
Para lograr esto, se parte de una base de datos anónima de una entidad bancaria. Con esta base de datos se sigue el siguiente flujo de trabajo (El flujo de trabajo se encuentra desarrolado en el archivo credit_score.ipynb):
Es necesario limpiar los datos y consolidar los datos para entrenar los modelos.
Se hace un análisis descriptivo básico para saber el comportamiento general de las variables.
Con las variables históricas del pago del crédito, se construyen nuevas características para entrenar el modelo predictivo.
Se construye la etiqueta de mal o buen cliente a partir del historial de pago. Se crean dos etiquetas, cuando se tiene una mora de 30 días y otra cuando se tiene una mora 90 días, para los malos clientes.
Con todo lo anterior se construye dos modelos predictivos de Regresión Logística
Se evalúa los modelos obtenidos.
A continuación se observa la matriz de confusión para el primer modelo (mora de 30 días)
Y finalmente para el segundo modelo (mora de 90 días), se obtiene:
