Elaborer un "Credit Risk Scoring System " avec R

Bonjour,
Je veux réaliser pendant mon stage un credit risk scoring system basé sur "german credit dataset".
Voila qlqes détails sur le stage:

The aim of this project is to build Credit Risk Scoring System based on a predictive model using data mining/machine learning techniques. The output of this work will be an automated tool that takes credit data in input, perform analysis using Logistic regression, Discriminant Analysis or Random Forest technique and the transform the results to a scorecard form which will be used by the bank manager as a guidance for making a decision whether to approve a loan to a prospective applicant based on his/her profiles.

J'ai réussi à élaborer le modèle en utilisant la régression logistique mais maintenant il faut l'utiliser pour élaborer a scorecard (je ne sais pas est ce qu'il faut utiliser R ou un autre language java,C#...)

ce que je n'ai pas compris, c'est comment faire ces 2 taches:
1)Transforming the predective model to scorecard matrix
2)New applicant score calculation form/dashboard

Si quelq'un a une idée je serais reconnaissant de me la signaler.
Merci

Bonjour,

Je pense que tu n'as toujours pas de réponse du fait que tu as copié-collé très certainement des demandes de ton stage (en anglais!) directement sur ton post !

Un peu plus de détails seraient aussi les bievenues (quelles données, quels modèles, quels objectifs, etc). En effet, nous ne sommes pas tous sur ce forum des spécialistes de la finances.

A ce que j'ai compris, il faut qu'à l'aide ton modèle tu sortes des indicateurs bon/mauvais payeur par exemple, avec des scores sur différents critères qui le tout seront mis dans une sorte d'app en ligne, type dashboard (l'utilisateur rempli les variables, le modèle lui sort des résultats qui sont transformées en scorecard pour être plus facilement interprétable).

Bonjour,

Je me permets de rebondir sur le mail de chautho, avec qui je suis plutôt d'accord et qui a bien résumé le besoin je pense :)

Simplement pour t'indiquer que si tu n'as pas encore décidé de la technologie à utiliser pour ton projet, je te conseille de jeter un oeil au package R "shiny" qui permet d'utiliser toute la puissance de R et de créer un rendu sous forme d'appli/dashboard web, le tout uniquement avec le language R !

Nous (les membres du forum) restons bien sûr disponible pour t'aider dans la réalisation de ce projet, à condition de poser tes questions de manière claire et détaillée (et en français !), avec éventuellement le code et les sorties obtenues, etc.

Bonne continuation :)


Cordialement,


A.D.

tout d'abord merci pour ces interactions,
je vais essayer de formuler mon problème autrement:
j'ai développé un modèle avec R en utilisant la régression logistique,puis j'ai validé ce modèle (ROC,K-S...).Maintenant,il faut utiliser ce modèle pour juger un nouveau candidat(acceptable ou non) donc il faut calculer un score et suivant ce score classifier le candidat.le problème est comment faire la "liaison" entre les données du candidat d'une part et le modèle d'autre part pour aboutir à un score.

Si tu as créé ton modèle avec R, il y a tout simplement une fonction predict, qui prend ton modèle et tes nouvelles données, et qui prédit ta variable cible pour les nouvelles données. Dans le cas d'un modèle de classification (supervisée) une option permet de faire resortir une probabilité plutôt qu'une classe.