My primer trabajo personal de Machine Learning. 04/2024

Descripción del proyecto:

Mediante la información financiera de una persona, un banco es capaz de realizar un credit scoring y de esa manera clasificar a sus clientes con diferentes puntuajes para determinar si son aptos para un préstamo o no.

• El problema está en que actualmente este proceso está siendo realizando a través de métodos manuales en el que se destinan muchos recursos.
• El objetivo es el de automatizar este proceso para aumentar la eficiencia y reducir los costes de la entidad bancaria.
• Para abordar el problema de negocio, se llevará a cabo un estudio y procesado de los datos para posteriomente aplicar una serie de modelos supervisados multiclase para finalmente seleccionar aquel que obtenga mejor rendimiento.

Directorio:

mi_proyecto_ml/ │ ├── data/ # Carpeta para los conjuntos de datos │ ├── clean_data.csv # Datos ya procesados y limpios para ser utilizados directamente en los modelos │ ├── test.csv # Datos separados para probar los modelos y evaluar su rendimiento --> sin variable 'y' por lo que no se pueden obtener las métricas al usarlos │ ├── train.csv # Conjunto de datos original sin procesar para entrenar los modelos │ ├── X_train_sample.csv # Muestra del conjunto de entrenamiento de las variables independientes │ └── y_train_sample.csv # Muestra del conjunto de entrenamiento de la variable dependiente (Credit Score) │ ├── models/ # Modelos entrenados (*se incluirán más) │ └── random_forest_v5.joblib # Modelo de Random Forest seleccionado como el favorito (por el momento) │ ├── notebooks/ # Jupyter Notebooks │ ├── credit_score_classification.ipynb # Notebook principal de clasificación de credit score --> todo el proceso de principio a fin y totalmente funcional (versión limpia) │ ├── ml_project_guide.ipynb # Guía del proyecto de ML │ └── model_testing.ipynb # Notebook para probar y comparar diferentes modelos | | ppt/ | └── ML_Credit_Scoring_ppt.pptx # Presentación resumen del proyecto │ └── scripts/ # Scripts de Python └── utilities.py # Funciones utilizadas a través del proyecto

README.md # Documento que explica el proyecto y la estrctura del directorio

--> IMPORTANTE random_forest_v5.joblib, tiene un tamaño muy grande por lo que está en formato ZIP ya que Github no deja subirlo con más de 100 MB

My first personal Machine Learning project. 04/2024

Project Description:

Through a person's financial information, a bank is capable of performing credit scoring and thus classifying its clients with different scores to determine whether they are eligible for a loan or not.

• The problem is that currently this process is being done manually, utilizing many resources.
• The goal is to automate this process to increase efficiency and reduce costs for the banking entity.
• To address the business problem, a study and processing of the data will be carried out, followed by the application of a series of supervised multi-class models to ultimately select the one that achieves the best performance.

Directory:

my_ml_project/ │ ├── data/ # Folder for data sets │ ├── clean_data.csv # Data processed and clean, ready to be used directly in models │ ├── test.csv # Data separated for testing models and assessing their performance —> without 'y' variable so metrics cannot be obtained when using them │ ├── train.csv # Original data set, unprocessed for training models │ ├── X_train_sample.csv # Sample of the training set of independent variables │ └── y_train_sample.csv # Sample of the training set of the dependent variable (Credit Score) │ ├── models/ # Trained models (more will be included) │ └── random_forest_v5.joblib # Random Forest model chosen as the current favorite (for the moment) │ ├── notebooks/ # Jupyter Notebooks │ ├── credit_score_classification.ipynb # Main notebook of credit score classification —> the whole process from start to end and fully functional (clean version) │ ├── ml_project_guide.ipynb # Guide for the ML project │ └── model_testing.ipynb # Notebook for testing and comparing different models | | |ppt/ | └── ML_Credit_Scoring_ppt.pptx # Project overview presentation │ └── scripts/ # Python scripts └── utilities.py # Utility functions used throughout the project for specific or repetitive tasks

README.md # Document that explains the project, how to run it, its basic structure and other important details