Modelo Preditivo para Avaliação de Crédito em Empréstimos Pessoais

• Pablo Simões Nascimento Instituto Federal do Espírito Santo
• Karin S. Komati Instituto Federal do Espírito Santo
• Jefferson O. Andrade Instituto Federal do Espírito Santo

Resumo

Este trabalho consiste na construção de um modelo de classificação para análise de propostas de crédito utilizando algoritmos de aprendizado de máquina a partir da base de dados histórica de análises de crédito feitas por uma instituição financeira. O estudo utiliza uma base de dados com quase 200.000 propostas, realiza a análise exploratória dos dados, gera dois modelos de predição, estabelece limiares para aprovação e reprovação das propostas, testa os scores iniciais obtendo 0,77 e 0,83 para os modelos 1 e 2 respectivamente, estabelece a acurácia e quantidade de propostas classificadas como metodologias de avaliação do modelo, realiza experimentos variando os limiares e apresenta os resultados. Garantindo acurácia de 97% pudemos classificar corretamente 90,6% das propostas.

Palavras-chave: Construção, modelo de classificação, crédito, algoritmo

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