Kredit xavfini baholash uchun ML-model yaratish.

Abstract

Bank va moliya sohasida kredit xavfini baholash kredit portfelining barqarorligini ta’minlashda muhim ahamiyatga ega. An’anaviy kredit baholash usullari inson omiliga bog‘liq bo‘lib, katta hajmdagi ma’lumotlarni chuqur tahlil qilish imkonini bermaydi. Ushbu maqolada kredit xavfini baholash uchun mashina o‘rganishi (Machine Learning) asosida model yaratish masalalari yoritilgan. Kredit oluvchilarning demografik, moliyaviy va kredit tarixiga oid ma’lumotlari asosida ma’lumotlarni yig‘ish, tozalash va tahlil qilish jarayonlari ko‘rib chiqiladi. Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest va Gradient Boosting algoritmlaridan foydalanib, kreditni qaytarmaslik ehtimolini oldindan bashorat qilish imkoniyatlari tahlil qilinadi. Tadqiqot natijalari banklar va moliya tashkilotlarida risklarni kamaytirish, qaror qabul qilish jarayonlarini avtomatlashtirish va kreditlash samaradorligini oshirishga xizmat qiladi