التنبؤ بالموافقة على القروض

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج يعتمد على تقنيات تعلم الآلة لتحليل بيانات المتقدمين للحصول على القروض والتنبؤ بإمكانية الموافقة على طلب القرض. يساعد هذا النظام المؤسسات المالية والبنوك على اتخاذ قرارات أكثر دقة وسرعة عند تقييم طلبات القروض، مع تقليل المخاطر المرتبطة بعدم السداد.

يشمل المشروع عدة مراحل أساسية، منها:

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): لفهم خصائص بيانات المتقدمين مثل الدخل، الحالة الوظيفية، التاريخ الائتماني، وقيمة القرض المطلوبة.

تنظيف البيانات ومعالجتها: التعامل مع القيم المفقودة وتحويل البيانات الفئوية إلى بيانات قابلة للاستخدام في نماذج تعلم الآلة.

اختيار الميزات المهمة (Feature Selection): لتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا في قرار الموافقة على القرض.

بناء نماذج تعلم الآلة: مثل Logistic Regression و Decision Tree و Random Forest للتنبؤ بحالة القرض (مقبول أو مرفوض).

تقييم أداء النموذج: باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Precision و Recall لضمان دقة التنبؤات.

الهدف النهائي من المشروع هو تطوير نموذج ذكي يساعد المؤسسات المالية على تسريع عملية تقييم طلبات القروض، تقليل المخاطر، وتحسين كفاءة اتخاذ القرار.