# Applicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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## Parte 1 : Dati

Una banca per decidere se emettere una carta di credito ad un cliente può valutare l'entità del rischio utilizzando un algoritmo di machine learning . I datasets credit_record.csv e application_record.csv scaricabili da qui : https://www.kaggle.com/rikdifos/credit-card-approval-prediction possono essere utilizzati per prevedere se un candidato è un cliente "buono" o "cattivo" al fine di ricevere la carta di credito.
I dati relativi al cliente sono contenuti in application_record.csv :
* ID: numero identificativo cliente
* CODE_GENDER: Sesso
* FLAG_OWN_CAR: Ha una macchina
* FLAG_OWN_REALTY: Ha proprietà
* CNT_CHILDREN: Numero di bambini
* AMT_INCOME_TOTAL: Reddito annuo
* NAME_INCOME_TYPE: Tipo di reddito
* NAME_EDUCATION_TYPE: Livello di istruzione
* NAME_FAMILY_STATUS: Stato civile
* NAME_HOUSING_TYPE: Stile di vita
* DAYS_BIRTH: Numero di giorni indietro fino al compleanno (0), -1 significa ieri
* DAYS_EMPLOYED: Numero di giorni indietro fino alla data di inizio del rapporto di lavoro .Giorno corrente = 0. Se il numero è positivo, indica la persona attualmente disoccupata viceversa se negativo indica che la persona è occupata.
* FLAG_MOBIL: Ha un telefono cellulare
* FLAG_WORK_PHONE: Ha un proprio telefono al lavoro
* FLAG_PHONE: Ha un telefono fisso
* FLAG_EMAIL: Ha un'e-mail
* OCCUPATION_TYPE: Tipo di lavoro
* CNT_FAM_MEMBERS: Dimensione della famiglia
Il dataset credit_record.csv contiene dati relativi a prestiti e crediti fatti al cliente:
* ID: numero identificativo cliente
* MONTHS_BALANCE: Numero di mesi all'indietro rispetto al mese corrente che è 0, -1 è il mese precedente e così via ...
* STATUS:
** 0: da 1-29 giorni in ritardo nel pagamento
** 1: da 30-59 giorni in ritardo nel pagamento
** 2: da 60-89 giorni in ritardo nel pagamento
** 3: da 90-119 giorni in ritardo nel pagamento
** 4: da 120-149 giorni in ritardo nel pagamento
** 5: Crediti scaduti o inesigibili, cancellazioni per più di 150 giorni
** C: pagato quel mese
** X: Nessun prestito per il mese
Caricamento dati::
Si stabilisce che chi non paga un credito da più di 60 giorni non è un buon cliente e non merita la carta di credito, per cui (target=1). Invece chi è in ritardo nel pagamento da meno di 60 giorni è un buon cliente e merita la carta di credito (target=0):
Si uniscono i due datasets in un unico dataset df:
Non ci sono valori mancanti nel dataset df :

## Modellizzazione

A partire dal dataset df si creano 2 datasets training e testing, il primo contenente il 70% dei records in modo casuale su cui verrà addestrato il modello e il secondo contenente il restante 30% su cui verrà testato il modello :
Si utilizza la libreria h2o per cercare automaticamente per 300 secondi un algoritmo di machine learning idoneo per prevedere con una buona accuratezza la variabile target:
Come algoritmo viene trovato XGBoost
Il modello trovato si prova sul dataset di testing...
Si calcola l'accuratezza che è del 99,53% sul testing set:
Si costruisce la matrice di confusione e si trova l'accuratezza del 99,53% con una specificity del 34,55% che indica la possibilità di trovare molti falsi positivi sebbene il modello sia molto accurato:

## Controversie sull'uso del modello

Con questo modello una persona povera, proveniente da un quartiere disagiato rischia di non avere la carta di credito o di averla con un credito basso e tassi di interesse più elevati.
* ↑ Cathy O'Neil, Armi di distruzione matematica, Saggi Bompiani.