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Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para clasificación de riesgo crediticio

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Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para clasificación de riesgo crediticio

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dc.contributor.advisor Onaindia de la Rivaherrera, Eva es_ES
dc.contributor.author Zhuk, Igor es_ES
dc.date.accessioned 2021-09-07T07:14:57Z
dc.date.available 2021-09-07T07:14:57Z
dc.date.created 2021-07-21
dc.date.issued 2021-09-07 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/171576
dc.description.abstract [ES] Este trabajo se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático en el ámbito financiero. Particularmente, el objetivo del trabajo es la creación de un modelo de clasificación de riesgo crediticio. Para ello, se hará uso de un conjunto de datos formado por registros de clientes y características tales co-mo la edad, trabajo, y patrimonio entre otras. Mediante un análisis de los datos se obtendrá la relación existente entre estas variables con el fin de preparar los datos y poder emplearlos en el entrenamiento de distintos modelos de clasificación como regresión logística, bosques aleatorios y redes neuronales. Para finalizar se realizará la evaluación de los modelos mediante distintas métricas para finalmente obtener un algoritmo capaz de clasificar automáticamente a nuevos clientes. es_ES
dc.description.abstract [EN] This project revolves around the application of machine learning techniques to the field of financial application. Particularly, the aim of this work is the creation of a credit risk classification model. The data set used to develop the model is comprised of information about customers such as age, job and patrimony among others. The relationship between these variables is found through a data analysis in order to prepare the data to train different classification models such as logistic regression, random forest or neural networks. Finally, models will be evaluated using different metrics to finally obtain an algorithm capable of automatically classifying new clients. es_ES
dc.description.abstract [CA] Aquest treball es centra en l'aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic en l'àmbit financer. Particularment, l'objectiu del treball és la creació d'un model de classificació de risc creditici. Per a això, es farà ús d'un conjunt de dades format per registres de clients i característiques com ara l'edat, el treball i el patrimoni entre altres. Mitjançant una anàlisi de les dades s'obtindrà la relació existent entre aquestes variables per tal de preparar les dades i poder emprar-los en l'entrenament de diferents models de classificació com regressió logística, boscos aleatoris i xarxes neuronals. Per finalitzar es realitzarà l'avaluació dels models mitjançant diferents mètriques per finalment obtenir un algoritme capaç de classificar automàticament a nous clients. es_ES
dc.format.extent 50 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Clasificación es_ES
dc.subject Riesgo crediticio es_ES
dc.subject Bosques aleatorios es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Classification es_ES
dc.subject Credit risk es_ES
dc.subject Random forest es_ES
dc.subject Neural networks es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para clasificación de riesgo crediticio es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Zhuk, I. (2021). Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para clasificación de riesgo crediticio. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/171576 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\143523 es_ES


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