Análisis de datos determinantes para la elegibilidad de tarjeta de crédito

Esta investigación presenta un análisis evaluativo realizado en Google Colab sobre una base de datos de una entidad financiera que estudia las diferentes características demográficas, laborales y socioeconómicas de cada individuo presente en dicha base. Para posteriormente determinar si puede ser el...

Full description

Autores:
Bruges, Pedro
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad del Magdalena
Repositorio:
Repositorio Unimagdalena
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/21778
Acceso en línea:
https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/21778
Palabra clave:
– Machine Learning
Google Colab
Optimizar
Rights
openAccess
License
Acceso Abierto
Description
Summary:Esta investigación presenta un análisis evaluativo realizado en Google Colab sobre una base de datos de una entidad financiera que estudia las diferentes características demográficas, laborales y socioeconómicas de cada individuo presente en dicha base. Para posteriormente determinar si puede ser elegido en la tarjeta de crédito que ofrece la entidad. A raíz de esto, se plantea modelos de clasificación de Machine Learning para predecir la elegibilidad, factores claves, mejorar decisiones y evaluar desempeño. Todo esto con la intención de optimizar el proceso de elección.