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kdc_homecreditdefaultrisk

[K-Digital Credit] 머신러닝 & AI 첫걸음 시작하기 최종 프로젝트

프로젝트 설명

- 프로젝트 명 : 대출 상환 예측 (Home Credit Default Risk)

- 프로젝트 설명

: 많은 사람들은 신용 기록이 불충분하거나 존재하지 않아 대출을 받기 위해 애를 씁니다. 주택 신용 기관(Home Credit)은 안전한 차용을 제공하고자 고객의 상환 능력을 미리 예측할 필요가 있고, 이를 위해 전화 및 거래 정보를 포함한 다양한 데이터를 사용하고 있습니다. 여러분들은 지금까지 배운 다양한 통계 분석 기법과 머신러닝 모델을 활용하여 고객의 부채 상환 능력에 대해 예측을 진행하게 됩니다.

- 프로젝트 과제 상세

프로젝트를 진행할 때, 유념해야할 것들입니다.

- 기준 / 과제 상세

데이터 전처리

필요한 데이터를 파일로부터 로드하여 데이터프레임으로 변환할 수 있는가 데이터 구성도를 보고 다른 파일 간 데이터 연관성을 지을 수 있는가 데이터 프레임에 대한 병합을 실현할 수 있는가 분류형 데이터를 수치형으로 인코딩 할 수 있는가

데이터 시각화

병합된 데이터 프레임에 대하여 시각화 (차트)할 수 있는가 카테고리형(분류형) 데이터의 불균형도를 시각화 할 수 있는가

피쳐 공학 (feature engineering) & 데이터셋 분할

피처 (컬럼) 간 연산 및 피처공학을 통해 유의미한 새로운 컬럼을 만들 수 있는가 학습과 검증용 데이터로 분할 할 수 있는가

모델 및 검증

적절한 앙상블 모델을 정의하고 학습하며, 어떤 피쳐가 중요한지 판별해 낼 수 있는가 모델의 성능에 대하여 객관적인 지표로 검증해낼 수 있는가