نموذج تنبؤ بقبول القروض باستخدام Python وتقنيات تعلم الآلة وتحليل البيانات

قمت بتطوير نظام ذكي للتنبؤ بقبول أو رفض طلبات القروض باستخدام تقنيات تعلم الآلة. يعتمد المشروع على تحليل بيانات العملاء المالية والديموغرافية لاستخراج الأنماط واتخاذ قرارات دقيقة.

بدأت بتنظيف البيانات ومعالجتها، ثم إجراء تحليل استكشافي (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات. بعد ذلك، قمت ببناء عدة نماذج مثل Logistic Regression و Decision Tree، مع تحسين الأداء باستخدام SMOTE لمعالجة عدم توازن البيانات.

يشمل المشروع:

تحليل البيانات واستخراج الأنماط
معالجة البيانات وتنظيفها
بناء وتدريب نماذج Machine Learning
تقييم الأداء باستخدام Accuracy و Confusion Matrix

حقق النموذج دقة عالية وساعد في تحسين عملية اتخاذ القرار بشكل فعال.