Оценка изменений профиля физических лиц в задачах классификации заемщиков по кредитам

Данная работа направлена на изучение и сравнение недостатков и преимуществ различных подходов к классификации заемщиков по кредитам. В работе сравниваются такие алгоритмы как AdaBoosting, Random Forest и логистическая регрессия. Модели оцениваются с точки зрения коэффициента GINI, а также при помощи взвешивания значений ошибок первого и второго рода в точках оптимального отсечения исходя из результатов классификации. Наилучшая классификация, как с точки зрения коэффициента GINI, так и с точки зрения взвешивания ошибок первого и второго рода, достигается алгоритмом AdaBoosting на основе деревьев решений. Так же в данной работе рассмотрены преимущества переоценки модели классификации заемщика после обнаружения структурного сдвига. По результатам данной работы мы делаем заключение, что учет момента структурного сдвига позволяет сохранить качество классификации. В случае игнорирования момента качество классификации существенно падает.