Thesis REDISEÑO DE LA METODOLOGÍA DE DESARROLLO DE UN MODELO DE SCORING DE UNA INSTITUCIÓN BANCARIA
Date
2017
Authors
CASTILLO VERA, JUAN PABLO
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Publisher
Abstract
En esta investigación se busca mejorar la predicción de los modelos de scoring deuna institución bancaria a través del uso de nuevas técnicas de modelamiento, de selecciónde variables y de transformación de variables. Durante el proceso se utiliza el lenguaje deprogramación Python para aplicar distintos algoritmos de máquinas de aprendizaje comoLogistic Regression, Random Forest, Extra Tree, Bagging, Gradient Boosting, AdaBoost yNaive Bayes. Los paquetes utilizados fueron pandas, matplotlib y scikit-learn. En base aesta investigación se propone una solución para mejorar el desarrollo de modelos y con estopotenciar los futuros modelos que se usarán para producción dentro de los negocios de lainstitución bancaria.
This research seeks to improve the prediction of scoring models of a banking institutionthrough the use of new techniques of modeling, variable selection and variable transformation.During the process the Python programming language is used to apply di_erent algorithmsof learning machines like Logistic Regression, Random Forest, Extra Tree, Bagging,Gradient Boosting, AdaBoost and Naive Bayes. The packages used were pandas, matplotliband scikit-learn. Based on this research proposes a solution to improve the development ofmodels and with this to enhance the future models that will be used for production withinthe business of the banking institution.
This research seeks to improve the prediction of scoring models of a banking institutionthrough the use of new techniques of modeling, variable selection and variable transformation.During the process the Python programming language is used to apply di_erent algorithmsof learning machines like Logistic Regression, Random Forest, Extra Tree, Bagging,Gradient Boosting, AdaBoost and Naive Bayes. The packages used were pandas, matplotliband scikit-learn. Based on this research proposes a solution to improve the development ofmodels and with this to enhance the future models that will be used for production withinthe business of the banking institution.
Description
Catalogado desde la version PDF de la tesis.
Keywords
INSTITUCIONES FINANCIERAS , LENGUAJE DE PROGRAMACION , MAQUINAS DE APRENDIZAJE , MODELO DE SCORING , PHYTON
