بينما كنت أستمتع بكأس شاي صحراوي وأنتظر خبراً جيداً، جاءتني فكرة لتحليل موضوع القروض الشخصية باستخدام تعلم الآلة. النتيجة؟ ملف بسيط ولكنه ممتع يحمل اسم “سلفني”، يوضح كيفية بناء نموذج تخميني لتقييم الأشخاص المحتمل أن يسددوا قروضهم، والذين “لن تحلم بدرهم منهم”!
ما الهدف من التحليل؟
الهدف الأساسي هو بناء نموذج تصنيفي يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة لتحديد احتمالية سداد الأشخاص لديونهم في حالة حصولهم على قرض.
- الفئة الأولى (✅): الأشخاص الذين من المحتمل أن يسددوا قروضهم.
- الفئة الثانية (❌): الأشخاص الذين لا يُتوقع منهم السداد.
المنهجية:
لتحقيق هذا الهدف، قمت باستخدام بيانات عن القروض الشخصية، مع التركيز على تحليل الأنماط والعوامل المؤثرة. الخوارزمية الرئيسية المستخدمة هنا هي “الغابة العشوائية (Random Forest)”، وهي واحدة من أفضل خوارزميات التصنيف بفضل قدرتها على التعامل مع البيانات المعقدة وتقديم نتائج دقيقة.
خطوات المشروع:
- جمع البيانات ومعالجتها:
- البيانات تضمنت عوامل مثل الدخل، التاريخ الائتماني، والعديد من المتغيرات الأخرى التي تساعد في تحديد قدرة الشخص على السداد.
- تم تنظيف البيانات وتحضيرها لتناسب النموذج.
- بناء النموذج:
- استخدمت خوارزمية “الغابة العشوائية” لبناء نموذج قادر على التنبؤ باحتمالية السداد بناءً على البيانات المقدمة.
- تقييم النموذج:
- تم اختبار النموذج على بيانات جديدة لقياس دقته وكفاءته.
- التفسير:
- النموذج يقدم تصنيفاً مبدئياً يمكن أن يكون نقطة انطلاق لأنظمة الإقراض، حيث يساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مدروسة.
نتائج مثيرة:
- النموذج أظهر قدرة جيدة على التفريق بين الأشخاص المحتمل أن يسددوا القروض والذين لا يُتوقع منهم السداد.
- بالطبع، النتيجة ليست “كلمة فصل”، بل هي مجرد أداة للتوجيه، حيث تعتمد على البيانات التي تم تدريب النموذج عليها.
الشعار:
“سلفني حتى للنهار اللي ماعندو سمية 🫡”
جرب المشروع بنفسك:
إذا كنت مهتماً باختبار النموذج أو استكشاف الكود، يمكنك زيارة المشروع على كاجل من هنا:
رابط المشروع
