공지 본 포스트는 재직자 교육을 위해 만든 강의안의 일부입니다. Introduction 대회 개요 Many people struggle to get loans due to insufficient or non-existent credit histories. And, unfortunately, this population is often taken advantage of by untrustworthy lenders. Home Credit strives to broaden financial inclusion for the unbanked population by providing a positive and safe borrowing experience. In order to make sure this underserved population has a positive loan experience, Home Credit makes use of a variety of alternative data–including telco and transactional information–to predict their clients’ repayment abilities.

공지 본 자료는 아래 책에서 일부 발췌 하였고, 해당 코드를 재응용하기 위해 노력하였습니다. 전체 원 소스 코드를 보시려면 책을 구매하시기를 바랍니다. 실무 예제로 끝내는 R 데이터 분석: 데이터 분석가에게 꼭 필요한 5가지 실무 예제로 분석 프로세스 이해하기 구입처: http://www.yes24.com/Product/Goods/103449758?OzSrank=1 개요 Youtube API에 등록 후, 댓글 수집 및 감성을 분석하는 과정을 담았습니다. 구글 API 프로젝트 생성하기 API 사용을 위해서는 구글 개발자 콘솔에 접속한다. URL: https://console.developers.google.com/ 아래와 같이 새로운 프로젝트 만들기를 클릭 한다.

개요 새로운 ML 라이브러리인 tidymodels를 활용하여 분류 모델을 개발해본다. 데이터 데이터는 Loan Prediction Practice Problem에서 가져왔다. URL: https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-loan-prediction-iii/#ProblemStatement 회원가입 후, 대회 참여를 하면 3개의 파일을 다운로드 받을 수 있다. Train file, Test file, Submission File Data Dictionary Train 파일의 데이터 명세서는 다음과 같다. Test 파일의 데이터 명세서는 다음과 같다. Submission 파일의 데이터 명세서는 다음과 같다. 대회목적 대출 승인 여부를 결정하는 모델을 만드는 것이 대회의 주 목적이며. 평가지표는 분류모형의 Accurarcy로 결정한다. 패키지 및 데이터 불러오기 먼저 필수 패키지를 불러온다.

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