Bartosz_Chojnacki_27968
Model uczenia maszynowego na platformie ML Azure.
Czy dany kredytobiorca spłaci pożyczkę w terminie?
Na podstawie danych o kredytach udzielonych na terenie Stanów Zjednoczonych w latach 2007 – 2011 (losowa grupa kredytiobirców) algorytm uczenia maszynowego przewiduje jaki procent kredytobiorców spłaci kredyty w terminie. Dane zostały rozproszone na dane treningowe i testowe (dane testowe zawierają pożądaną przez nas informację, dane treningowe nie). Wyniki pokazują, że 67% redytobiorców będzie w stanie spłacić kredyty w terminie. Celność modelu wynosi 86%, co oznacza, że w 86 przypadkach na 100 model prawidłowo ocenił wartość – spłacona w terminie (0 lub 1) porównując do rzeczywistych danych treningowych.
