Вы — аналитик данных в компании, занимающейся онлайн-кредитованием. - Ответ на вопрос №994189

Вопрос

Вы — аналитик данных в компании, занимающейся онлайн-кредитованием. Ваша задача — повысить эффективность системы оценки кредитоспособности заемщиков с помощью технологий машинного обучения. Какая задача машинного обучения наиболее релевантна для непосредственной классификации заемщиков по степени риска (например, «высокий риск», «средний риск», «низкий риск») на основе исторических данных? Укажите входные данные (признаки), которые будут использоваться, и ожидаемый результат.

• Регрессия: прогнозирование конкретной суммы кредита, которую можно одобрить заемщику. Входные данные: возраст, доход, кредитная история, профессия. Ожидаемый результат: рекомендуемая сумма кредита в денежных единицах.
• Кластеризация: группировка заемщиков по общим признакам (например, возрасту и доходу) без предварительного определения классов риска. Входные данные: возраст, доход, кредитная история, профессия. Ожидаемый результат: группы (кластеры) заемщиков, объединенных по сходству признаков.
• Классификация: оценка вероятности невозврата кредита. Входные данные: возраст заемщика, кредитная история, доход, профессия, наличие собственности. Ожидаемый результат: класс риска («высокий риск», «средний риск», «низкий риск»).
• Ассоциативные правила: выявление закономерностей между различными характеристиками заемщиков (например, «если заемщик молод и имеет низкий доход, то он часто допускает просрочки»). Входные данные: возраст, доход, кредитная история. Ожидаемый результат: правила, описывающие связи между характеристиками заемщиков.

Ответ