Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik, конечно оценить причину не платежа, типа плохая сфера занятости, чтобы в следующий раз клиентам из общепита в пандемию не давать кредиты.
иначе, что именно из массива данных нужно "выделять", чтобы понять как в будущем оценивать новых клиентов?

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Владимир Коротенко, хочется понять конкретику

есть фиксированный список причин неплатежей

как это учитывается при выдаче новых кредитов другим лицам? или для чего вообще нужны эти пояснения к дефолту?

статистика выхода на связь, пометки по взаимодействию

ну вежливо разговаривает, всегда снимает трубку и что? как это его характеризует с точки зрения порчи кредитной истории и самое главное влияния на оценку кредитоспособности других потенциальных заемщиков?

На основе этих данных строились и находили подтверждение гипотезы.

гипотезы строит эксперт? если уже есть список причин приведших к неплатежу, какая на основе этих данных может быть построена гипотеза?

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik,

просто постройте модель и покажите что она эквивалента байесовской

как показать эквивалентность если в одном случае параметры определены вероятностно, а в моем функциями принадлежности. вывод строится в одном случае на основе НЛВ, а в другом по формуле Байеса.
ума не приложу как решить эту задачу

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik, так все же возвращаясь к Вашей фразе

по группе параметров - массив инн, дальше исключением , формализация гипотезы, проверка

как из массива творить гипотезу?

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik, да, я могу и бесплатно и даже никуда не выходя, хабр вполне подходит для дискуссии

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik, как эту инфу использовать для оценки других заемщиков? это же все частный случай. и как БС здесь увязать?

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik, давайте здесь

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Владимир Коротенко,

есть фиксированный список причин неплатежей

как это учитывается при выдаче новых кредитов другим лицам?

статистика выхода на связь, пометки по взаимодействию

ну вежливо разговаривает, всегда снимает трубку и что? как это его характеризует с точки зрения порчи кредитной истории и самое главное влияния на оценку кредитоспособности других потенциальных заемщиков?

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik,

по группе параметров - массив инн, дальше исключением , формализация гипотезы, проверка

не могли бы Вы развить мысль, уж очень не понятно как на основе массива данных формализовать гипотезу

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Владимир Коротенко, на сколько я знаю задача коллектора собрать долги а не выяснять почему не отдаете взятое

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Владимир Коротенко, как это все применять в БС?

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik, и как производится переобучение? что сообщить системе, о том кто попал на просрочку, чтобы система приняла правильное решение о том, что именно эти "характеристики" привели к просрочке?
в чем в данном случае будет проблема применения БС? какие вершины менять а какие оставить независимыми с т.з. влияния на кредитоспособность?

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

Dimonchik, тогда чем хороши в этом случае БС для оценки кредитоспособности, чтобы предсказать толи забудет, толи денег не будет у конкретного заемщика?
и разве скоринг дает ответ что случилось у всех предыдущих заемщиков, которые вышли на просрочку?

Проблемы построения байесовских сетей для оценки кредитоспособности?

скоринг не объясняет природу возникновения просрочки, а лишь выделяет социально-экономические характеристики тесно связанные с просрочкой. в то время как эксперт может объяснить, почему случилась просрочка