Asignación de créditos financieros empleando árboles de decisión con Python

• Autor: Ortiz Córdova, Joel Tony
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de Piura
• Repositorio: UNP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unp.edu.pe:20.500.12676/3418
• Enlace del recurso: https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3418
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: árbol de decisión; crédito; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02

Actualmente la obtención de resultados confiables en el momento de la decisión de asignación de crédito a un cliente en una entidad financiera, se ha convertido en un aspecto de vital relevancia para que dichas entidades sean consideradas poderosas y competitivas en el mundo moderno. A la hora de abordar este problema resulta obligado incorporar los conceptos implicados a sistemas, arboles de decisión, crédito, así como también la identificación de los índices de entrada (información) correspondientes por cada cliente. En este trabajo se aborda el diseño de un sistema basado en árboles de decisión para la asignación de créditos financieros. El diseño ha sido realizado con un enfoque general, que permite su uso en cualquier área que se requieran índices de entrada por cada objeto que se esté analizando. Pero en este trabajo de investigación muestra su aplicación en la asignación de crédito financiero. La implementación de la solución se basa principalmente en el uso de los árboles de decisión, en especial, el algoritmo ID3, que es el método fundamental para la construcción del sistema en el programa Python.