Podcast
Questions and Answers
¿Cuál es uno de los modelos aplicados en el estudio para otorgar tarjetas de crédito?
¿Cuál es uno de los modelos aplicados en el estudio para otorgar tarjetas de crédito?
El aprendizaje automático implica que las computadoras no pueden aprender sin programación explícita.
El aprendizaje automático implica que las computadoras no pueden aprender sin programación explícita.
False
¿Cuál es la edad mediana de los solicitantes según la variable 'Edad'?
¿Cuál es la edad mediana de los solicitantes según la variable 'Edad'?
¿Qué lenguaje de programación se utiliza en el estudio para el análisis de datos?
¿Qué lenguaje de programación se utiliza en el estudio para el análisis de datos?
Signup and view all the answers
El _____ permite a las instituciones financieras tomar decisiones precisas sobre la concesión de tarjetas de crédito.
El _____ permite a las instituciones financieras tomar decisiones precisas sobre la concesión de tarjetas de crédito.
Signup and view all the answers
El ingreso máximo reportado por los solicitantes es de $100,000 dólares australianos.
El ingreso máximo reportado por los solicitantes es de $100,000 dólares australianos.
Signup and view all the answers
Relaciona los términos con su descripción:
Relaciona los términos con su descripción:
Signup and view all the answers
¿Cuál es el mínimo de ingresos reportados por los solicitantes?
¿Cuál es el mínimo de ingresos reportados por los solicitantes?
Signup and view all the answers
La mayoría de los solicitantes tienen calificaciones ______.
La mayoría de los solicitantes tienen calificaciones ______.
Signup and view all the answers
Relaciona las siguientes variables con sus estadísticas:
Relaciona las siguientes variables con sus estadísticas:
Signup and view all the answers
¿Cuál es la variable con mayor porcentaje de nulos?
¿Cuál es la variable con mayor porcentaje de nulos?
Signup and view all the answers
El estado civil tiene la menor cantidad de registros con nulos.
El estado civil tiene la menor cantidad de registros con nulos.
Signup and view all the answers
¿Cuántos registros caen en la categoría 'cc' para el nivel educativo?
¿Cuántos registros caen en la categoría 'cc' para el nivel educativo?
Signup and view all the answers
Para la variable 'Nacionalidad', hay un total de __________ nulos.
Para la variable 'Nacionalidad', hay un total de __________ nulos.
Signup and view all the answers
Asocia las variables con la cantidad de registros
Asocia las variables con la cantidad de registros
Signup and view all the answers
¿Cuál de los siguientes algoritmos se aplicaron para entrenar los modelos?
¿Cuál de los siguientes algoritmos se aplicaron para entrenar los modelos?
Signup and view all the answers
Las variables normalizadas en la base de datos siguen una distribución normal.
Las variables normalizadas en la base de datos siguen una distribución normal.
Signup and view all the answers
¿Qué se entiende por 'base limpia' en el contexto del modelado?
¿Qué se entiende por 'base limpia' en el contexto del modelado?
Signup and view all the answers
Se dividió la __________ en dos partes para la etapa de modelado.
Se dividió la __________ en dos partes para la etapa de modelado.
Signup and view all the answers
Relaciona los modelos con sus características:
Relaciona los modelos con sus características:
Signup and view all the answers
Study Notes
Aplicación de algoritmos Random Forest y XGBoost en una base de solicitudes de tarjetas de crédito
-
El artículo analiza la aplicación de los algoritmos Random Forest y XGBoost para predecir la probabilidad de otorgamiento de tarjetas de crédito.
-
Se utilizó una base de datos de solicitudes de tarjetas de crédito proporcionada por un banco australiano.
-
Se compararon los modelos generados por ambos algoritmos estadísticamente, seleccionando el modelo XGBoost.
-
Se presentaron los resultados en gráficos que responden a la pregunta de negocio sobre qué solicitudes tienen mayor probabilidad de otorgarse la tarjeta y qué resultados esperar.
-
El trabajo se enfoca en la aplicación práctica de modelos, destacando las solicitudes óptimas en base a la información de la base de datos.
-
Los algoritmos utilizados son Random Forest y XGBoost, ambos populares por su balance entre complejidad y resultados. XGBoost, en particular, es considerado estado del arte.
-
El artículo aplica estas técnicas de machine learning a un caso de negocio (financiero), para selección de clientes de tarjetas de crédito.
-
El estudio busca identificar las solicitudes con mayor probabilidad de ser aprobadas.
-
Se utilizaron datos proporcionados por un banco australiano para el estudio.
-
Las variables analizadas incluyen características de los solicitantes, como género, edad, saldo, etc.
-
Se utilizaron técnicas de aprendizaje automático supervisado.
-
Se seleccionó el modelo XGBoost por su mejor desempeño estadístico comparado con el de Random Forest.
-
Los resultados del modelo se presentan en gráficos que facilitan la interpretación de negocios.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Este artículo explora la aplicación de algoritmos de machine learning, como Random Forest y XGBoost, para predecir el otorgamiento de tarjetas de crédito a partir de datos de un banco australiano. Se comparan los resultados de ambos modelos y se presenta una visualización que ayuda a entender mejor las solicitudes de tarjetas con alta probabilidad de aprobación.