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.