Определение индивидуальных кредитных лимитов для абонентов телекоммуникационной компании

Развитие методов записи и хранения данных привело к бурному росту объемов собираемой и анализируемой информации. За годы работы телекоммуникационные компании собрали внушительные объемы данных о своих клиентах, что позволяет использовать их для построения различных моделей прогнозирования. Одной из задач, которые теперь возможно решать более эффективно благодаря доступности данных, является предоставление доверительного платежа. Целью данного исследования является разработка эффективной модели прогнозирования возврата доверительного платежа абонентами, с помощью анализа их профиля. В результате проведенного исследования на основе собранных данных удалось построить эффективную модель предсказания возврата доверительного платежа. Была введена новая метрика качества, которая учитывает экономическую пользу от верной классификации объектов. Использование новой метрики reward ratio на кросс-валидации позволило оптимизировать гиперпараметры алгоритмов таким образом, чтобы ожидаемый экономический эффект от применения такой модели был максимален.