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Project made during the Neural Network Class lessons at CIn UFPE graduation course.

Primary LanguageJupyter Notebook

Credit Risk Analysis

Project made during the Neural Network Class lessons at CIn UFPE graduation.
Dataset can be downloaded at: https://drive.google.com/file/d/1Lml4_zxSEaZc-WIo_vVOyFwtzWS_hh40/view?usp=drive_web&authuser=1

Redes Neurais - Plano de Projeto

Pietro Masur - Ewerton Bernardo Objetivo: Treinar um modelo de redes neurais para classificação de dados de risco de crédito.

Metodologia:

Testes empíricos com modelos diferentes: cada um deles será avaliado através de métricas comuns e investigado através de um grid search.

Parâmetros comuns a todos os métodos:

  • Épocas = 10.000
  • Paciência = 20

Métricas de avaliação:

  • KS
  • MSE
  • Matriz de Confusão
  • Auroc
  • Classification-Report (Recall, Precision e F-Measure)

Passo 1:

  • MLP:
    -- Optimizers: [SGD, Adam, Adagrad]
    -- LRs: [0.005, 0.015, 0.3]
    -- Hidden Layers: [1,2]
    -- Numbers of neurons: [5,30,100]
    -- Activation Function on Hidden Layer: [ReLU, Sigmoid, Tanh]

  • Random Forests:

Passo 2:

  • Esemble de MLPs
  • Gradient Boosting
    -- LRs: [0.0001, 0.0005, 0.005, 0.01, 0.04]
    -- Number of Estimators:[200, 500, 800, 1000, 1200, 1500]
    -- Min Number Samples in Leaf: [0.05, 0.08]
    -- Depth:[3,10]
  • Esemble de classificadores
  • SVM