Анализ риска невыплаты кредита с использованием различных методов кодирования.

Кредитный скоринг - это метод оценки кредитоспособности должника. Кредитный скоринг основывается на кредитной истории, которая включает в себя такие сведения, как количество счетов, общий уровень задолженности, история погашения и другие факторы.  Исторически сложилось так, что эксперты по инвестициям оценивали все эти решающие факторы. Однако с ростом доступности кредитов, спрос на них резко увеличился, и ручная оценка стала практически невозможной. Поэтому задача принятия обоснованных решений о выдаче кредитов была передана алгоритмам машинного обучения. Хотя алгоритм и выполняет скоринг клиента, другой его важной обязанностью является определение наиболее важных характеристик, влияющих на принятие окончательного решения о выдаче кредита. Цель работы - изучить, как различные подходы к предварительной обработке данных, в частности разные методы кодирования, могут повлиять на интерпретацию признаков с наибольшей предсказательной силой. Также подчеркивается, что предсказательная сила признаков так же важна, как и предсказание дефолта в кредитном скоринге. Ключевые слова: Кредитный дефолт, Кредитный скоринг, Бинарная Классификация, Кодирование ключевой переменной, One-Hot кодирование, Frequency кодирование, Random Forest, Логистическая Регрессия, Extreme Gradient Boosting, Нейронная сеть, SHAP