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데이콘 주최의 고객대출등급분류 대회 참여했던 코드입니다.

DACON_고객대출등급분류

[RandomForest] 데이콘 주최로 참여했던 고객대출등급분류 대회 코드입니다.

파일 설명

• RandomForest.py : 정확도가 가장 높게 나왔던 코드
• Preprocessed.py : 전처리 진행했던 코드
• EDA.py : EDA 해보며 시각화 진행했던 코드

대회 요약

목표

고객 정보와 대출 현황 데이터를 바탕으로 고객의 대출등급을 예측하는 AI 알고리즘 개발

진행기간

2024.01.15 ~ 2024.02.05

최종순위

165등/1,650명 (Private 순위)
정확도 0.82

활용 모델

RandomForest

과정

• 데이터 크기: train(96294, 15), test(64197, 14)
• 모델선정: NLinearModel, XGBoost 모델보다 정확도가 높게 나온 RandomForest 모델 선정
• 액션:
  1. 'A, B, C' 등의 값으로 되어 있는 '대출등급' 컬럼 값을 숫자로 매핑
  2. 데이터 타입 중 'object'인 컬럼 삭제 (삭제를 했을 때 정확도가 더 올라갔음)
  3. 모델 생성 및 예측한 결과를 반올림하여 다시 'A, B, C'의 문자 등급으로 변환
     sub['대출등급'] = pd.Series(np.round(prediction)).astype(int).map(grade_mapping)