Простой проект по оценке кредитных рисков с использованием машинного обучения.

Используемые материалы:

Алгоритмы:

Основные алгоритмы для такой задачи:
Логистическая регрессия
Случайный лес (Random Forest)
Градиентный бустинг (например, XGBoost)

Метрики для оценки качества модели:

Precision (точность)
Recall (полнота)
F1-score
ROC-AUC