Browsing by Subject "Desbalanceo de clases"

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    Gestión del riesgo y cobranza mediante modelos predictivos en ciencia de datos en educación superior
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Tovar Ríos, Paula Andrea; Grajales Castaño, Edgar Esteban; García Arboleda, Isabel Cristina
    Este proyecto tiene como objetivo aplicar técnicas de Ciencia de Datos para optimizar la gestión del riesgo y la cobranza de créditos en la educación superior, abordando una problemática crítica en la Universidad Autónoma de Occidente (UAO), la necesidad de garantizar la sostenibilidad financiera y la permanencia estudiantil mediante créditos educativos más eficientes. Actualmente, los modelos tradicionales no permiten identificar con precisión los perfiles de estudiantes con mayor riesgo de incumplimiento, lo que afecta la toma de decisiones estratégicas y limita la capacidad de respuesta ante situaciones de morosidad. A través del desarrollo de modelos predictivos y análisis de datos históricos, se espera mejorar la identificación de perfiles de riesgo, reducir la morosidad y fortalecer la eficiencia en la gestión de cobranza. Además, se busca implementar herramientas de visualización que permitan a la Dirección Financiera interpretar los resultados de manera clara y tomar decisiones informadas, con potencial de replicabilidad en otras instituciones de educación superior. El proyecto se basa en datos reales y en un enfoque contextualizado, lo que garantiza su relevancia práctica y la posibilidad de generar soluciones sostenibles y ajustadas a las necesidades.
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    Machine Learning aplicado a estudios de otorgamiento de créditos en presencia del desbalanceo de clases
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Grijalba González, Daniel Felipe; Ochoa Muñoz, Andrés Felipe; García Arboleda, Isabel Cristina
    En el sector bancario, la toma de decisiones sobre la aprobación o rechazo de créditos es crucial para equilibrar la rentabilidad y la gestión de riesgos. Los modelos de Machine Learning (ML) son herramientas útiles en este proceso, aunque enfrentan desafíos como el desbalanceo de clases, que puede afectar la capacidad predictiva y sesgar los resultados hacia la clase dominante. Este trabajo de grado aborda el desbalanceo de clases en el otorgamiento de créditos utilizando modelos de ML aplicados a tres conjuntos de datos públicos de Kaggle con diferentes tasas de otorgamiento. Se evaluaron y compararon técnicas como Oversampling, Undersampling y SMOTE para mejorar la capacidad predictiva y reducir el sesgo, con el fin de optimizar la gestión de riesgos y aumentar la rentabilidad de las instituciones financieras.