El objetivo principal de este trabajo es construir un modelo de clasificación preciso que pueda predecir la suscripción de los clientes a depósitos a plazo basándose en una serie de variables seleccionadas previamente. Para lograr este objetivo, llevamos a cabo un análisis exhaustivo de datos recopilados durante campañas de telemarketing realizadas por la institución bancaria, abarcando un período que incluye los efectos de la crisis financiera global. Para mas información de la base de datos, puede ingresar a este link.
- El notebook "EntregaN°1" contiene la exploracion y el analisis exhaustivo de la base de datos. Donde podremos familiarizarnos con las variables de entrada y salida del conjunto de datos. Se incluyen graficas y explicaciones del porrque se eliminan algunas variables de la base de datos, todo esto en funcion de mejorar y preparar la base de datos para los modelos de machine learning
- El notebook "ENTREGA_N°2" contiene la aplicacion de tecnicas de desbalanceo, analisis de metricas de validacion y desempeño, aplicacion y analisis de eficiencia para 3 modelos y la conclusion de los mejores parametros y modelos por cada modelo para diferentes versiones de la base de datos
- En el documento "PDF" se realiza la documentacion de lo realizado en los notebooks, con un analisis mas profundo de la obtencion de los valores.
- Rony Santiago Bañol Rico
- Johan Sebastian Henao Cañas