Banque / Assurance

PRÉDIRE LES REMBOURSEMENTS ANTICIPÉS

OBJECTIFS

Comprendre et expliquer les résultats du modèle existant
Diagnostiquer et établir un rapport sur les méthodologies en place
Améliorer le modèle de prédiction des remboursements anticipés

ALGORITHMES

Explication et interprétation des modèles : SHAP, permutation importance
Modèles : RandomForest, XGBoost, classes déséquilibrées

Parlez-en AVEC UN EXPERT !

Pierre Duranton

COO Associé

pduranton@aquiladata.fr

> JE LE CONTACTE !

VOIR TOUS LES USE-CASES

Nous respectons
votre vie privée

En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez l’utilisation de cookies pour réaliser des statistiques de visites.

Accepter tous les cookies

Continuer sans accepter