#ЦМФ. Кредитный скоринг: прогноз вероятности дефолта розничных заёмщиков методами машинного обучения

Кристина Желтова, студентка программы «Анализ данных»: 0:12 Постановка задачи 0:33 Обзор данных 1:16 Логистическая регрессия 2:58 K-ближайших соседей 4:00 Дерево решений 5:28 Случайный лес 6:10 Градиентный бустинг (XGBoost) 7:08 Ансамбли (стекинг) 8:20 Выводы Проект Кристины по дизайну торгового правила для новостей, влияющих на фондовый рынок: Студенческие проекты ЦМФ 2021: @cmf_russia-cmf-projects Вконтакте ЦМФ: YouTube ЦМФ: Instagram ЦМФ: Подкасты ЦМФ: @cmf_russia-cmfpodcast Международный семинар «Финансовая экономика и количественные финансы»: #Python #colab #googlecolab #кредитные_карты #возраст #зарплаты #Задолжность #метрика #метрики #ROC #ROC_кривая #ROC_AUC #Классификация #Задача_классификации #Логистическая_регрессия #kNN #k_ближайших_соседей #Подбор_гиперпараметров #тюнинг #Тюнинг_гиперпараметров #пресижн #precision #recall #рекол #Матрица_ошибок #Kaggle #кэггл #Интерпретация #ошибки #валидация #Ложно_положительные_ошибки #Ложно_отрицательные_ошибки #лидерборд #leaderboard #Дерево_решений #Решающие_деревья #Случайный_лес #Random_Forest #Градиентный_бустинг #XGBoost #бустинг #boosting #SHAP #Ансамбли #стекинг #stacking #ЦМФ #Анализ_данных #1_уровень #проекты #Количественная_аналитика #Финансовая_аналитика #УNVRSTY