Este artigo apresenta um estudo de caso sobre o desenvolvimento de um modelo de aprendizagem supervisionado destinado a avaliar o risco de crédito, abrangendo as etapas fundamentais envolvidas na coleta de dados, treinamento de modelos e avaliação para ajudar a entender como o aprendizado de máquina pode ser aplicado na tomada de decisão financeira.

Coleta e Preparação de Dados

A primeira etapa envolve a coleta de dados relevantes, incluindo informações sobre o mutuário, histórico de crédito e métricas financeiras.A limpeza e o pré-processamento de dados são essenciais para lidar com valores em falta, normalizar características e codificar variáveis categóricas.

Modelo de Seleção e Treinamento

Podem ser usados vários algoritmos de aprendizagem supervisionada, como regressão logística, árvores de decisão ou máquinas vetoriais de suporte. O modelo escolhido é treinado em dados rotulados, onde a variável alvo indica se um mutuário não fez o padrão.

Avaliação do Modelo

métricas de avaliação como precisão, precisão, memória e o escore F1 são usados para avaliar o desempenho do modelo. A validação cruzada ajuda a garantir que o modelo generalize bem para dados invisíveis.

Execução e acompanhamento

Uma vez validado, o modelo pode ser integrado em sistemas de decisão de crédito. O monitoramento contínuo é necessário para manter a precisão ao longo do tempo, especialmente como o comportamento do mutuário e as condições econômicas mudam.