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Machine Learning para la estimaci贸n del riesgo de cr茅dito en una cartera de consumo
Las entidades financieras por su naturaleza de negocio se encuentran inherentemente expuestas al riesgo de cr茅dito, por ello, est谩n continuamente en b煤squeda de nuevas formas para medir la probabilidad de incumplimiento de los clientes que solicitan un cr茅dito. Esta investigaci贸n tiene como objetivo comparar la precisi贸n de un modelo de regresi贸n log铆stica frente a algunos modelos de Machine Learning, para la estimaci贸n del riesgo de cr茅dito en una cartera de consumo; dichas metodolog铆as se perfilan como una herramienta clave para la estimaci贸n de riesgos, debido a su flexibilidad y capacidad de aprendizaje. Para ello, se utilizaron los modelos de Regresi贸n log铆stica, Random Forest, Support Vector Machine y Multi-layer Perceptron, haciendo una comparaci贸n en la eficiencia de la estimaci贸n de los clientes que van a entrar en mora, y obteniendo como resultado que el modelo m谩s equilibrado al momento de la evaluaci贸n es el Random Forest, dado que fue el que present贸 el mejor ajuste de acuerdo con las m茅tricas de exactitud evaluadas.Financial entities, due to their business nature, are inherently exposed to credit risk, for this reason, they are continually searching for new ways to measure the probability of default of clients requesting a loan. This research aims to comparing the precision of a logistic regression model against basic Machine Learning models for estimating credit risk in a consumer loan portfolio, these methodologies are emerging as a key tool for estimating risks due to their flexibility and learning capacity. For this, the Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine and Multilayer Perceptron models were used, making a comparison in the efficiency of the estimation of the clients that are going to default, and obtaining as a result that the most balanced model at time of evaluation is the Random Forest