Projekt

Franck Ulrich Djeutang, Lea Sorelle Djomo Mbougue - (FB5) Semesterprojekt

Kreditvorhersage

  • Modul / Lehrveranstaltung: Projekt DataScience
  • Semester: 1.-3. Semester
  • Jahr: 2021

Eine  der  Branchen,  die  sich  durch  die  jüngsten  Fortschritte  beim  maschinellen  Lernen  am meisten verändert hat, ist das Finanzwesen. Ob es um die Vorhersage von Aktienkursen geht oder, in unserem Fall, um die Vorhersage, ob einem Kunden einen Kredit gewährt wird, kann maschinelles  Lernen  ein  nützliches  Werkzeug  zur  Verbesserung  der  Rentabilität  sein.  Im Rahmen  des  Data-Science-Projekts  an  der  Hochschule  Anhalt  wurde  ein  prädiktives  Modell erstellt,  um  vorherzusagen,  ob  einem  Kunden  einen  Kredit  gewährt  wird oder  nicht.  Die verwendeten   Daten   beziehen   sich   auf   Marketing-Kampagnen eines   portugiesischen Bankinstituts.  Der  Datensatz  beinhaltet  die  Daten  von  Kunden  und  Informationen  über  die verschiedenen  Kredite,  die  dem  Kunden  bereits  gewährt  wurden.  Für  das  Training  und Evaluation  des  Modells  wurden  ein  Decision  Tree  Modell  und  ein  Random  Forest  Modell verwendet.  Das  Decision  Tree  Modell  sagt  92%  der  nicht  gewährten  Kredite  und  90%  der gewährten Kredite voraus. Hingegen ergibt das Random Forest Modell eine Präzision von 96% für  den  nicht  gewährten  Kredit  und  90  %  für  den  gewährten  Kredit.  Die  erstellten  Modelle sollen  die  Bank  als  Entscheidungshilfe  bei  der  Kreditvergabe  unterstützen  und  den  Gewinn maximieren.  Darüber  hinaus  können  die  Modelle  weiter  optimiert  werden,  um  bessere Ergebnisse  zu  erzielen.  Schließlich  kann  eine  Anwendung  zum  Deployment  der  Modelle implementiert werden.