Construiré un modelo de predicción de incumplimiento de préstamos

Diseñaré e implementaré un modelo robusto de aprendizaje automático usando el algoritmo XGBoost para predecir el riesgo de incumplimiento de préstamos con una precisión superior al 80%. El proyecto demuestra la aplicación de técnicas basadas en datos para la toma de decisiones financieras, ayudando a los prestamistas a minimizar riesgos y mejorar la asignación de créditos. Al recopilar y preprocesar conjuntos de datos financieros, crearé características como puntaje de crédito, ingresos, estabilidad laboral y patrones de pago para entrenar y validar el modelo. Se dará especial atención a equilibrar precisión y recall para garantizar fiabilidad en la identificación de riesgos reales de incumplimiento, no solo lograr una alta precisión. Aprovechando las capacidades de gradient boosting de XGBoost, el modelo será optimizado para rendimiento, interpretabilidad y escalabilidad, haciéndolo práctico para su despliegue. Este trabajo destaca el impacto real del machine learning en los servicios financieros al reducir pérdidas, apoyar préstamos responsables y permitir decisiones más inteligentes y basadas en datos en la gestión de riesgos.