Kredi risk modellerinde makine öğrenmesi kullanımı ve hiperparametre optimizasyonu nasıl gerçekleştirilir?

Kredi Risk Modellerinde Makine Öğrenmesi Kullanımı

Kredi risk modellemesi, borçluların geri ödeme olasılıklarını belirlemek için kullanılan bir yöntemdir. Makine öğrenmesi, bu modellerin doğruluğunu artırmak için etkili bir araçtır.

• Veri Toplama: Geçmiş kredi verileri, borçlu bilgileri ve geri ödeme geçmişi gibi veriler toplanır.
• Özellik Mühendisliği: Verilerden anlamlı özellikler elde edilir. Örneğin, gelir düzeyi, kredi geçmişi vb.
• Model Seçimi: Daha fazla doğruluk için kullanılan algoritmalar arasında regresyon, karar ağaçları veya rastgele ormanlar gibi yöntemler seçilir.

Hiperparametre Optimizasyonu

Hiperparametre optimizasyonu, modelin performansını artırmak için algoritmanın ayarlarının (hiperparametrelerinin) en uygun değerlerini bulmayı amaçlar.

• Grid Search: Belirli hiperparametre değerleri kümesi üzerinde sistematik olarak arama yapar.
• Random Search: Hiperparametre alanından rasgele örnekler alarak denemeler yapar.
• Bayesian Optimization: Geçmiş denemelerden elde edilen bilgileri kullanarak daha akıllı seçimler yapar.

Makine öğrenmesi ve hiperparametre optimizasyonu, kredi risk modellerinin daha yüksek doğruluk oranları ile çalışmasına olanak tanır. Bu da finansal risklerin daha iyi yönetilmesine yardımcı olur.