Kredi skorlama gibi düzenlemeli alanlarda model dokümantasyonu
Kredi Skorlama Modellerinin Dokümantasyonu
Kredi skorlama, finansal kuruluşların bireylerin kredi riskini değerlendirmesine yardımcı olan bir süreçtir. Bu süreçte kullanılan modellerin doğru bir şekilde dokümante edilmesi oldukça önemlidir.Dokümantasyonun Amaçları
- Modelin anlaşılabilirliğini artırmak
- Yasal gereklilikleri karşılama
- Modelin güncellenmesi ve iyileştirilmesi için rehber olma
- Modelin tekrarlanabilirliğini sağlama
Dokümantasyonun İçeriği
- Modelin genel tanımı
- Veri setlerinin açıklamaları
- Kullanılan istatistiksel yöntemler
- Modelin performans ölçümleri
- Modelin sınırları ve varsayımları
- Uygulama esnasında karşılaşılan zorluklar
İyi Uygulamalar
- Düzenli güncellemeler yapmak
- Farklı paydaşlarla iletişim kurmak
- Modelin geçerliliğini test etmek için sürekli izleme gerçekleştirmek
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Keras nedir?
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?
- PCA nedir ve nasıl uygulanır?
- SVM nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Zaman serisinde çok adımlı tahmin (multi-step) ve yeniden örnekleme
- NumPy nedir ve ne için kullanılır?
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- K-fold, stratified k-fold ve time series split arasındaki farklar
- Adil makine öğrenmesi: önyargı (bias) ölçümleri ve azaltma yöntemleri
- Aktivasyon fonksiyonu nedir?
- Veri sızıntısı (data leakage) nedir, nasıl önlenir?
- Veri bilimi için istatistik neden önemlidir?
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Standart sapma nedir?
- Overfitting nedir?
- Büyük veri (Big Data) nedir?
- Veri görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları