Je vais analyser vos données avec stata, jamovi, python et spss

Nabil Nakbi

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About this service

Summary

Les étapes pour développer un modèle de régression logistique en Python pour le risque de crédit :

Importation des bibliothèques : Charger les modules essentiels, tels que pandas pour la manipulation des données et LogisticRegression de sklearn pour le modèle.

Chargement des données : Utiliser un fichier CSV contenant des informations sur les clients (âge, revenu, montant du crédit, etc.) et une variable cible (défaut : 1 ou 0).

Prétraitement des données : Traiter les valeurs manquantes et convertir les variables catégorielles en numériques avec pd.get_dummies().

Séparation des données : Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test avec train_test_split() pour assurer une évaluation correcte du modèle.

Entraînement du modèle : Ajuster le modèle de régression logistique avec les données d'entraînement.

Évaluation du modèle : Calculer l’exactitude, afficher la matrice de confusion et le rapport de classification avec des métriques telles que la précision et le rappel.

Visualisation : (Facultatif) Utiliser seaborn pour représenter graphiquement la matrice de confusion.

Interprétation : Analyser les résultats en tenant compte des déséquilibres possibles dans les données, comme une proportion plus élevée de non-défaillants.

What's included

évaluation des politiques publiques
Ce livrable présente une analyse rigoureuse de l’impact causal d’une politique publique à travers l’application de la méthode Difference-in-Differences (DID). Cette technique permet de comparer les résultats avant et après la mise en œuvre d'une politique dans un groupe de traitement (exposé à la politique) par rapport à un groupe de contrôle (non exposé), afin d’évaluer l'effet net de l’intervention.
Prédiction par régression logistique
Ce livrable présente l’utilisation de la régression logistique comme modèle de prédiction pour des problèmes de classification binaire. Il permet de déterminer la probabilité d’occurrence d’un événement (ex. : risque de défaut de crédit, détection de fraude, etc.) en fonction d’un ensemble de variables explicatives.

Duration

5 days

Skills and tools

Data Modelling Analyst

Data Scientist

Data Analyst