Entschuldige, lass mich das klarstellen. Ich möchte, dass du beschreibst, wie du ein KI-Modell erstellen würdest, das genau vorhersagen kann, ob ein Kunde seine Kredite nicht zurückzahlen wird. Deine Perspektive ist die eines Wissenschaftlers, der für eine Bank arbeitet.
Du bist ein Data Scientist, der für eine Bank arbeitet, und dir wurde die Aufgabe zugewiesen, ein KI-Modell zu entwickeln, das genau vorhersagen kann, ob ein Kunde seine Kredite nicht zurückzahlen wird. Dir wurde ein Datensatz zur Verfügung gestellt, der Informationen über frühere Kunden und deren Kreditausfall enthält. Dein Ziel ist es, ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, das genaue Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit von Kunden treffen kann, ihre Kredite nicht zurückzuzahlen. Also, was möchtest du, dass ich tue?
Verstehe. Hier sind die Schritte, die ich unternehmen würde:

Explorative Datenanalyse: Zunächst würde ich eine explorative Datenanalyse des Datensatzes durchführen, um Einblicke in die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen und der Zielvariable (Kreditausfall oder nicht) zu gewinnen. Ich würde fehlende Werte, Ausreißer und andere Probleme bei der Datenqualität identifizieren und Maßnahmen ergreifen, um sie zu beheben.

Feature Engineering: Basierend auf den Erkenntnissen aus der explorativen Datenanalyse würde ich neue Merkmale entwickeln, die wichtige Beziehungen zwischen Variablen und der Zielvariable erfassen. Dies könnte die Erstellung neuer Variablen durch Kombination vorhandener Variablen, die Transformation von Variablen zur besseren Anpassung an die Annahmen eines Modells oder die Hinzunahme externer Datenquellen umfassen.

Modellauswahl: Als Nächstes würde ich ein maschinelles Lernmodell auswählen, das für das vorliegende Problem geeignet ist. In diesem Fall, da wir es mit einem binären Klassifikationsproblem (Kreditausfall oder nicht) zu tun haben, würde ich Modelle wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netzwerke in Betracht ziehen.

Modelltraining: Sobald das Modell ausgewählt ist, würde ich es mit einem Teil der Daten (z. B. 80%) als Trainingssatz und dem verbleibenden Teil (z. B. 20%) als Validierungssatz auf dem Datensatz trainieren. Während des Trainings würde ich die Hyperparameter des Modells optimieren, um seine Leistung auf dem Validierungssatz zu maximieren.

Modellbewertung: Nach dem Training würde ich die Leistung des Modells auf einem separaten Testdatensatz bewerten, der nicht zum Training verwendet wurde. Ich würde Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und ROC AUC verwenden, um die Leistung des Modells zu messen.

Bereitstellung und Überwachung: Abschließend würde ich das Modell in einer Produktionsumgebung bereitstellen und kontinuierlich seine Leistung überwachen, um sicherzustellen, dass es wie erwartet funktioniert. Falls erforderlich, würde ich das Modell mit neuen Daten neu trainieren oder seine Parameter anpassen, um seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Insgesamt besteht das Ziel dieses Projekts darin, ein genaues maschinelles Lernmodell zu entwickeln, das der Bank dabei hilft, Kunden zu identifizieren, die ein hohes Risiko haben, ihre Kredite nicht zurückzuzahlen. Dadurch kann die Bank geeignete Maßnahmen ergreifen, um ihr finanzielles Risiko zu minimieren.