Техническое задание: Модель кредитного скоринга на основе ИИ

Необходимо разработать модель машинного обучения для автоматической оценки кредитных рисков (скоринга).

Исходные данные

Для обучения и тестирования модели предоставляется структурированный датасет (scoring_case.csv), содержащий распределенную базу данных клиентов и их кредитных историй.

Основные требования

• Разработать модель прогнозирования кредитоспособности, используя заданный алгоритм машинного обучения.
• Обеспечить полный цикл работы: предобработку данных, обучение модели, валидацию и тестирование.
• Подготовить код с комментариями, объясняющими ключевые шаги и принятые решения.
• Предоставить метрики оценки качества модели (например, accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC).
• Решение должно быть воспроизводимым и готовым к интеграции.

Ожидаемый результат

Исполнитель должен предоставить: рабочий код модели (например, в формате Jupyter Notebook или Python-скриптов), краткий отчет с описанием процесса, выбранных признаков (features) и итоговых метрик эффективности модели.