대출 사기 위험도 측정 모델 및 파이프라인 구축 PoC

kaggle lending club 데이터 기반 대출 사기 위험도 측정 모델 및 준실시간 예측(5분단위 배치) 파이프라인 구축 프로젝트입니다.

MODELING

0. 데이터 전처리
1. 변수 선정
2. 모델 선정
3. 하이퍼파라미터 최적화

3-1. 하이퍼파라미터 최적화_그리드서치(LightGBM)
3-2. 하이퍼파라미터 최적화_베이지안(LightGBM)
3-3. 하이퍼파라미터 최적화_베이지안(Catboost)
3-4. 하이퍼파라미터 최적화_베이지안(Xgboost)

PIPELINE

0. 사전 준비
1. 초기설정

1-1. 테이블 생성
1-2. 모델 로드

2. 예측 파이프라인

2-1. T0 수집
2-2. T1 전처리
2-3. 예측