bank-personal-loan-modelling || 99% Acc

نمذجة القروض الشخصية للبنك || 99% دقة

هذا المشروع هدفه تطوير نموذج تنبؤي عشان يحدد العملاء اللي عندهم فرصة أكبر للحصول على قروض شخصية من البنك، بدقة توصل لغاية 99%. بنستخدم تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات المصرفية، ونحدد العوامل اللي بتأثر على قرارات الموافقة على القروض.

الأهداف:

تطوير نموذج تنبؤي بدقة عالية: نعمل نموذج يتوقع بدقة العملاء المحتملين للقروض.

تحليل العوامل المؤثرة على الموافقة: نفهم العوامل اللي بتأثر على اتخاذ القرار بالموافقة.

تحسين عملية اتخاذ القرار في منح القروض: نساعد البنك على اتخاذ قرارات أذكى وأسرع.

الخطوات:

تحضير البيانات:

جمع وتنظيف البيانات المصرفية: بنجمع البيانات ونتأكد إنها خالية من القيم المفقودة أو القيم الغير صحيحة.

تحليل البيانات الاستكشافي: نحلل البيانات عشان نفهم الأنماط والعلاقات بين العوامل المختلفة.

تطوير النموذج:

اختيار الخوارزميات المناسبة لتعلم الآلة: بنختار خوارزميات زي الأشجار العشوائية، SVM، أو الشبكات العصبية حسب طبيعة البيانات.

تدريب النموذج باستخدام البيانات التاريخية: نستخدم بيانات سابقة عن العملاء لتدريب النموذج عشان يتعلم الأنماط اللي تؤدي للموافقة أو الرفض.

تقييم أداء النموذج وتحسينه للوصول إلى دقة 99%: بنعمل تقييم ونجرب تحسينات للوصول لدقة عالية.

تحليل النتائج:

تفسير نتائج النموذج: نفهم النتائج بشكل واضح، ونعرضها للبنك.

تحديد العوامل الرئيسية: نحدد العوامل اللي بتؤثر بشكل أكبر في عملية الموافقة على القروض.

الأدوات المستخدمة:

بايثون: اللغة الأساسية للمشروع.

Scikit-learn: مكتبة لتحليل وتطبيق خوارزميات تعلم الآلة.

Pandas: لتنظيف وتنظيم البيانات.

Matplotlib و Seaborn: لتصور البيانات وتوضيح النتائج.

مراحل التنفيذ:

تحضير البيانات: نبدأ بتنظيف البيانات المصرفية وفهمها من خلال تحليل استكشافي.

اختيار الخوارزمية وتدريب النموذج: بنختار ونحسن الخوارزمية المناسبة عشان توصلنا لأعلى دقة.

تفسير وتحليل النتائج: نفهم العوامل المؤثرة ونوضحها للبنك بطريقة سهلة ومفهومة.