Desarrollo de un modelo de Machine Learning para la predicción de pérdida de clientes con tarjeta de crédito de instituciones financieras.
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2023
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| spelling | Desarrollo de un modelo de Machine Learning para la predicción de pérdida de clientes con tarjeta de crédito de instituciones financieras.Murillo Castro, Andrés JesúsPonce Chóez, Alex BryanMACHINE LEARNINGPREDICCIÓNPÉRDIDA DE CLIENTESINSTITUCIONES FINANCIERASALGORITMOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADOPDFLas instituciones financieras tienen una serie de desafíos cuando se trata del uso inadecuado de tarjetas de crédito por parte de sus clientes, la consecuencia que puede generarse es el riesgo crediticio, esto puede afectar negativamente en aspectos claves de sus balances financieros, por lo cual, el objetivo de esta investigación es el desarrollo de un modelo de machine learning. Para lograrlo, se seleccionaron cinco algoritmos de aprendizaje supervisado para la predicción de pérdida de clientes con tarjeta de crédito en instituciones financieras, los cuales se desarrollaron en Google Colab, con el fin de obtener el mejor modelo mediante la evaluación de las métricas. Para el entrenamiento de estos modelos, se utilizó un dataset seleccionado de un repositorio público en la plataforma Kaggle. Se utilizaron la metodología CRIPS-DM para el análisis de datos el cual se divide en seis fases: entendimiento del negocio, compresión del negocio, preparación de datos, modelado, evaluación e implementación. Obteniendo así el modelo más efectivo y eficiente para la investigación. Como resultado de este proyecto, se identificó que el modelo GradientBoosting, con 0.94 de precisión, es el algoritmo que presenta una mejor solución a la problemática planteada.Financial institutions have a series of challenges when it comes to the inappropriate use of credit cards by their clients, the consequence that can be generated is credit risk, this can negatively affect key aspects of their financial balances, therefore, The objective of this research is the development of a machine learning model. To achieve this, five supervised learning algorithms were selected for the prediction of credit card customer loss in financial institutions, which were developed in Google Colab, in order to obtain the best model by evaluating the metrics. To train these models, a dataset selected from a public repository on the Kaggle platform was used. The CRIPS-DM methodology was used for data analysis, which is divided into six phases: business understanding, business compression, data preparation, modeling, evaluation and implementation. Thus obtaining the most effective and efficient model for research. As a result of this project, it was identified that the GradientBoosting model, with 0.94 precision, is the algorithm that presents a best solution to the problem raised.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.Varela Tapia, Eleanor Alexandra2023-10-23T19:17:55Z2023-10-23T19:17:55Z2023-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/71294spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2023-10-24T13:22:22Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/71294Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-02-28T06:31:53.677567Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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