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import pandas as pd |
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from sklearn.model_selection import train_test_split |
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression |
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datos = pd.read_csv("nueva_base_de_datos.csv", delimiter=',') |
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X = datos.drop('loan_status', axis = 1) |
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y = datos['loan_status'] |
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x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42, stratify = y) |
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modelo = LogisticRegression() |
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modelo.fit(x_train, y_train) |
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import gradio as gr |
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def predict(person_income, loan_int_rate, person_age, person_home_ownership_numerica, |
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person_emp_length, loan_intent_numerica, loan_grade_numerica, loan_amnt, |
|
cb_person_default_on_file_numerica, cb_person_cred_hist_length): |
|
|
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print(cb_person_default_on_file_numerica, person_home_ownership_numerica) |
|
html = ( |
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"<div style='max-width:100%; max-height:360px; overflow:auto'>" |
|
+ |
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"""<p>Puntajes:</p> |
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<ul> |
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<li>Bajo: 300-579</li> |
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<li>JUSTO: 580-669</li> |
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<li>BUENO: 670-739</li> |
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<li>MUY BUENO: 740-799</li> |
|
<li>EXCELENTE: 800-850</li> |
|
</ul>""" |
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+ "</div>" |
|
) |
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df = pd.DataFrame( |
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{ |
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'person_age': person_age, |
|
'person_income': person_income, |
|
'person_emp_length': person_emp_length, |
|
'loan_amnt': loan_amnt, |
|
'loan_int_rate': loan_int_rate, |
|
'cb_person_cred_hist_length': cb_person_cred_hist_length, |
|
'person_home_ownership_numerica': person_home_ownership_numerica, |
|
'loan_intent_numerica': loan_intent_numerica, |
|
'loan_grade_numerica': loan_grade_numerica, |
|
'cb_person_default_on_file_numerica': cb_person_default_on_file_numerica, |
|
}, index=[0] |
|
) |
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pred = modelo.predict_proba(df)[0] |
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return 300 + (pred[1] * 550), html |
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"""Según lo anterior, las variables categorias quedaron de la siguiente forma numerica. |
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person_home_ownership: -RENT:3 -OWN:2 -MORTAGE:0 -OTHER:1 |
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loan_intent: -VENTURE:5 -PERSONAL:4 -EDUCATION:1 -MEDICAL:3 -HOMEIMPROVEMENT:2 -DEBTCONSOLIDATION:0 |
|
loan_grade: -A:0 -B:1 -C:2 -D:3 -E:4 -F:5 -G:6 |
|
cb_person_default_on_file: -Y:1 -N:0""" |
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inputs = [ |
|
gr.Slider(1000, 100000, value= 4500, step=500, label='Ingreso Anual (USD $)'), |
|
gr.Slider(0, 25, value= 8.2, label='Tasa de Interes (%)'), |
|
gr.Slider(10, 95, value=25, step=1, label='Edad (Años)'), |
|
gr.Dropdown([('Rentada', 3), ('Propia', 2), ('Hipoteca', 0), ('Otro', 1)], type='index', label='Tipo de Vivienda que posee'), |
|
gr.Slider(0, 50, value=6, step=1, label='Años de experiencia laboral'), |
|
gr.Dropdown([('Educación', 1), ('Empresa', 5), ('Consolidación de la Deuda', 0), ('Mejora de Vivienda', 2), ('Medico', 3), ('Personal', 4)], type='index', label='Intención del Prestamo'), |
|
gr.Dropdown([('A', 0), ('B', 1), ('C', 2), ('D', 3), ('E', 4), ('F', 5), ('G', 6)], type='index', label='Grado del Prestamo'), |
|
gr.Slider(1000, 100000, value= 4500, step=500, label='Monto del Prestamo (USD $)'), |
|
gr.Dropdown([('Si', 0), ('No', 1), ('No', 1)], type='index', label='Hay incumplimientos en el historial crediticio ?'), |
|
gr.Slider(0, 35, value=4, step=1, label='Duración del Historial Crediticio (Años)'), |
|
] |
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examples = [ |
|
[60000, 11.89, 26, 0, 2, 1, 1, 10000, 0, 4], |
|
[85000, 9.67, 67, 3, 2, 3, 1, 25000, 1, 6], |
|
] |
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description = """<h3>Bienvenidos a "Calcula tu puntaje crediticio", tu fuente de información y recursos dedicados a un |
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tema crítico en el mundo financiero: la evaluación y gestión del riesgo de crédito. |
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En esta plataforma, hemos desarrollado y compartido una potente herramienta de evaluación crediticia con la colaboración de: |
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Pamela Escobar Palacio, Juan Jose Monsalve Patino y José Julián Aguirre Ramírez. |
|
Nuestra misión es proporcionar una visión accesible en este fascinante campo, brindando información y |
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la capacidad para tomar decisiones en el marco del crédito.</h3>""" |
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article = """ |
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<div> |
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<h1>¿Por qué es importante el Riesgo de Crédito?</h1> |
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<h5>La evaluación adecuada del riesgo de crédito es esencial para las instituciones financieras y las empresas que otorgan crédito. Ayuda a prevenir pérdidas y garantiza que las decisiones de préstamo se tomen de manera responsable y basada en datos. Nuestra plataforma está diseñada para ayudarte a comprender y aplicar.</h5> |
|
<h5>¡Esperamos que encuentres esta herramienta útil en tu búsqueda de comprender y gestionar el riesgo de crédito de manera efectiva!</h5> |
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<h2>¿Te preguntas cómo construimos esta innovadora herramienta?</h2> |
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<h5>Te invitamos a explorar nuestro <a href="https://reportmrc.blogspot.com/2023/09/reporte-tecnico-sobre-modelo-de-riesgo.html">blog</a> |
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y visitar nuestro repositorio de codigos que trabajamos para construir el <a href="https://github.com/PamelaEscobarPalacio/Calcula_tu_puntaje_crediticio">modelo</a> |
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Detallamos el proceso de construcción de nuestro modelo de riesgo de crédito, incluyendo las metodologías, los datos y las prácticas que utilizamos para desarrollar esta valiosa herramienta. |
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<h2>Política de tratamiento de datos</h2> |
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<b>Calcula tu puntaje crediticio</b> está comprometido con la protección de la privacidad de los usuarios y el tratamiento adecuado de los datos personales. |
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Esta política de tratamiento de datos personales describe cómo recopilamos, usamos y protegemos la información personal que obtenemos a |
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través de nuestro <a href="https://huggingface.co/spaces/JEMPAK/score_card2">sitio web</a> los datos personales recopilados a través de nuestro sitio web se utilizarán exclusivamente con fines educativos, Nos comprometemos a tomar medidas razonables para proteger los datos personales de nuestros usuarios. Esto incluye el uso de medidas de seguridad tecnológica y física para evitar el acceso no autorizado, la divulgación, la alteración o la destrucción de los datos personales. No compartiremos sus datos personales con terceros sin su consentimiento explícito, Usted tiene ciertos derechos con respecto a sus datos personales, incluido el derecho de acceder, corregir, eliminar o portar sus datos. También tiene el derecho de retirar su consentimiento en cualquier momento. Al utilizar nuestro sitio web, |
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usted acepta los términos y condiciones de esta política de tratamiento de datos personales. |
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<h2>Contactos</h2> |
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<ul> |
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<li>Pamela Escobar Palacio. |
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Estudiante de Ingeniería Administrativa, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. |
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paescobarp@unal.edu.co |
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</li> |
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<li>Juan Jose Monsalve Patino. |
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Estudiante de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. |
|
jumonsalvep@unal.edu.co |
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</li> |
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<li>José Julián Aguirre Ramírez. |
|
Estudiante de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. |
|
joaguirrer@unal.edu.co |
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</li> |
|
</ul> |
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</div> |
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""" |
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demo = gr.Interface(fn=predict, inputs=inputs, outputs=["label", "html"], |
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examples=examples, description=description, article=article, title='Calcula tu puntaje crediticio') |
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demo.launch(share=True, debug=True) |
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