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alfa7g7 / repository
Ejemplo de modelos bancarios implementados en Python para análisis financiero y educativo. Otras opciones de descripción pueden ser: Modelos matemáticos y estadísticos aplicados al sector bancario. Ejercicios y ejemplos de modelos bancarios para aprendizaje y simulación. Implementaciones de modelos bancarios con fines educativos y de análisis.
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Este repositorio contiene modelos bancarios optimizados con técnicas avanzadas de machine learning, incluyendo optimización bayesiana con Optuna, análisis por segmentos y aprovechamiento de hardware de alto rendimiento.
notebook_churn_Version3.ipynb: Predicción de fuga de clientes con análisis por segmentosnotebook_cobranza_Version2.ipynb: Predicción de recuperación de cartera optimizadanotebook_score_riesgo_Version2.ipynb: Credit scoring con optimización bayesianamodelo_fuga_clientes.py: Script standalone para churn predictionmodelo_cobranza.py: Script standalone para cobranzamodelo_score_riesgo_bancario.py: Script standalone para credit scoringrequirements.txt: Dependencias optimizadas y compatiblessetup_environment.md: Guía de configuración del entornotest_models.py: Script de pruebas automatizadasgit clone https://github.com/tu-usuario/modelos-bancarios-ejemplo.git
cd modelos-bancarios-ejemplo
# Windows
python -m venv venv_bancario
venv_bancario\Scripts\activate
# Linux/Mac
python -m venv venv_bancario
source venv_bancario/bin/activate
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook
# Para habilitar GPU en XGBoost, descomenta en requirements.txt:
# xgboost[gpu]==1.7.6
Los notebooks generan automáticamente datasets sintéticos realistas de 10,000 registros con:
# Cargar tus propios datos CSV
data = pd.read_csv('tu_archivo.csv')
# Ejecutar pruebas de todos los modelos
python test_models.py
¡Las contribuciones son bienvenidas! Por favor:
git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)git commit -am 'Agregar nueva funcionalidad')git push origin feature/nueva-funcionalidad)Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para detalles.
Desarrollado con optimización para hardware de alto rendimiento y técnicas avanzadas de machine learning.
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