Отучившись на нескольких онлайн-курсах, попробовал занять позицию, связанную с Machine Learning — на входе получил тестовое задание о кредитном скоринге. Свое решение которой здесь и привожу:

Задание

Данные содержат информацию о выданных кредитах, требуется предсказать вероятность успешного возврата кредита.

Тренировочная выборка содержится в файле train.csv, тестовая — test.csv.

Информация о значениях признаков содержится в файле feature_descr.xlsx.

Целевой признак — loan_status (бинарный). 1 означает что кредит успешно вернули.

В рамках тестового задания вам предлагается:

• Обучить модель на предоставленных данных, найти качество полученной модели.
• Записать предсказания (вероятности) для тестового набора в файл results.csv
• Продемонстрировать результаты анализа в графическом виде (ROC-curve)

Тщательный выбор фич и подбор гиперпараметров можно не проводить.

Читать дальше →
Решение задачи кредитного скоринга методом логистической регрессии
Source: habrahabr