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Lāutilisation de la meĢthode KPV eĢmanant de lāintelligence artificielle pour la preĢdiction de la solvabiliteĢ des clients bancaires
La gestion du risque de creĢdit est un sujet important pour les banques et les eĢtablissements socio-eĢconomiques qui recueillent dāeĢnormes quantiteĢs de donneĢes, dans lāintention de rendre obsoleĢte la mauvaise deĢcision. Dans cet article, nous avons eĢtudieĢ le comportement du classificateur KPV (K plus Proche Voisin) aĢ la preĢdiction de la solvabiliteĢ des clients dāune banque. Ce classificateur serve aĢ trouver la classe dāun nouveau client qui deĢsire obtenir un creĢdit aupreĢs dāune banque. AĢ cet effet nous avons utiliseĢ une base de donneĢes des clients dāune banque qui comporte des clients solvables et non-solvable.
EĢtant donneĢ que la meĢthode utiliseĢe relevant des techniques de lāintelligence artificielle, nous avons utiliseĢ le langage Python comme outil de modeĢlisation, par conseĢquent, nous avons commenceĢ notre processus de modeĢlisation par un preĢtraitement des donneĢes, par la suite nous avons exploreĢ les diffeĢrents reĢsultats obtenus par les diffeĢrentes distances, afin que nous puissions choisir la meilleure valeur de K, ensuite nous avons eĢvalueĢ et compareĢ les diffeĢrents modeĢles de preĢdiction obtenus. Au terme du processus suivi, nous avons pu conclure que le modeĢle obtenu par la meĢthod