يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج تعلم آلي لتحليل بيانات المقترضين في منصات الإقراض من شخص لشخص (P2P Lending) وتوقع احتمالية سداد القرض.
يشمل المشروع خطوات جمع البيانات، تنظيفها ومعالجتها، مع تحليلها لاستخلاص الأنماط والعوامل المؤثرة في قدرة المقترضين على السداد.
بعد ذلك، يتم استخدام خوارزميات تعلم آلي مثل الانحدار اللوجستي، الغابات العشوائية (Random Forest)، أو XGBoost لبناء نموذج تصنيف يتنبأ بالمخاطر المرتبطة بكل طلب قرض.
كما يتم تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات مثل الدقة (Accuracy)، وROC-AUC، وغيرها.
الهدف النهائي هو مساعدة المنصة على اتخاذ قرارات إقراض أفضل وتقليل معدلات التعثر.
