Statut Prêts Bancaires
Kaggle100 000 demandes de prêt bancaire avec statut (accordé/refusé). Variables financières : score de crédit, revenu annuel, ratio d'endettement, ancienneté emploi, montant emprunté.
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- · Complétude des métadonnées
- · Taux de valeurs nulles
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- · Avis et téléchargements
- · Disponibilité des benchmarks
Informations sur les données
100 000
Lignes
19
Colonnes
19.63
MB
0
Avis
Variable cible
Loan Status
Licence
CC0 1.0 (domaine public)
Intégrité SHA256
ca992a7fae41f734973eab26482fe47d79d29752a821aa070cf38aaa3ee7b4b5
Ce que vous pouvez apprendre avec ce dataset
Compétences techniques
- Exploration et analyse de données
- Modélisation prédictive
- Validation croisée et évaluation des modèles
Applications métier
- Analyse de données actuarielles
- Prise de décision data-driven
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Statistiques & Profil des données
Distributions des variables
Matrice de corrélation (variables numériques)
Visualisations des données
Basées sur les données réelles du dataset
Parcours data complet — de A à Z
Suivez chaque étape du travail data science appliqué sur ce dataset.
Actions concrètes
- Importer le dataset
- Analyser les types et dimensions
- Identifier la variable cible
Librairies & outils
Exemple de code
df = pd.read_csv("dataset.csv")
print(df.shape, df.dtypes)
Actions concrètes
- Gérer les NaN
- Supprimer les outliers
- Encoder les catégories
Librairies & outils
Exemple de code
df.fillna(df.median()) df = df[df["value"] < df["value"].quantile(0.99)]
Actions concrètes
- Statistiques descriptives
- Matrices de corrélation
- Visualisations
Librairies & outils
Exemple de code
import seaborn as sns sns.heatmap(df.corr(), annot=True) df.describe()
Actions concrètes
- Choisir les features
- Entraîner baseline
- Optimiser les hyperparamètres
Librairies & outils
Exemple de code
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor model = GradientBoostingRegressor().fit(X_train, y_train)
Actions concrètes
- Calculer RMSE, MAE, Gini
- Courbes de lift
- SHAP pour l'interprétabilité
Librairies & outils
Exemple de code
from sklearn.metrics import mean_squared_error rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
Actions concrètes
- Rédiger le rapport technique
- Exporter le modèle
- Mettre en place le monitoring
Librairies & outils
Exemple de code
import joblib joblib.dump(model, "model_v1.pkl")
Accès au dataset
import pandas as pd # Chargement direct depuis StochastiQdata url = "https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/d2b4c47e-3ed5-4da6-b316-150f5c944462/982a37bd-80ab-4094-85ff-161278ffe730.csv" df = pd.read_csv(url) # Aperçu print(df.shape) # (100 000 lignes, 19 colonnes) print(df.head())
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Questions à explorer avec ce dataset
Quelles sont les variables les plus prédictives de la variable cible ?
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