Description

SULTAN FAREL SYAH REZA

UPN VETERAN JAKARTA

CREDIT RISK BANK LOAN PREDICTION

Dataset kaggle : https://www.kaggle.com/datasets/mrferozi/loan-data-for-dummy-bank

1. Import library python yang dibutuhkan

2. Membaca file csv dan menampilkan 5 data teratas

3. Menghapus atribut dari data yang tidak dibutuhkan

4. Membagi status peminjaman menjadi 2 grup yaitu :

• 'Does not meet the credit policy. Status:Fully Paid' : 'Fully Paid',
• 'Does not meet the credit policy. Status:Charged Off' : 'Charged Off’

5. Memisahkan kedua fitur, yaitu fitur nominal dan ordinal

6. Pada fitur odinal, mengubah keterangan yang bertuliskan huruf menjadi angka agar mudah dibaca pada saat tahap modelling

7. Import library yang dibutuhkan untuk proses training dan pemodelan. Menggunakan 3 model algoritma yaitu Random Forest Classifier, Decision Tree Classifier dan Logistic Regression

8. Hasil Model Score