Uczenie Maszynowe

Przykład: ocena zdolności kredytowej

Przed udzieleniem kredytu bank ocenia tzw. zdolność kredytową potencjalnego kredytobiorcy. Chodzi konkretnie o prawdopodobieństwo tego, że kredyt będzie spłacany. Tradycyjnie decyzje takie podejmowali doświadczeni urzędnicy, na podstawie:

danych potencjalnego kredytobiorcy — na przykład takich, jak na powyższym rysunku
doświadczenia opartego na faktycznej spłacalności udzielanych wcześniej kredytów.

Jeśli "doświadczenie" potraktujemy jako wiedzę nabytą przez konkretnego urzędnika, decyzja będzie mniej lub bardziej subiektywna — na przykład lepsze wrażenie zrobi być może osoba w drogim garniturze, co niekoniecznie musi wpływać na faktyczną zdolność kredytową. Dlatego w szukamy coraz bardziej obiektywnych metod, opartych na konkretnych danych. Bank mógłby spisać doświadczenia wszystkich urzędników w postaci reguł typu "osoba bez stałego zatrudnienia, pomimo wysokiego stanu gotówki na kontach jest potencjalnym kłopotem, kredytu nie udzielamy".

Żeby proces był całkowicie obiektywny, możemy go zalgorytmizować, czyli przedstawić w formie algorytmu. Po przypisaniu wartości liczbowych parametrom A, B, C, D, E i F, mógłby on wyglądać na przykład tak:

oblicz [math]x = w_1 A +w_2 B + w_3 C - w_4 D - w_5 E - w_6 F[/math]
jeśli [math]x \geq 0[/math], przyznaj kredyt, koniec
jeśli [math]x\lt 0[/math], odmów kredytu, koniec

Skąd wziąć wartości współczynników (wag) [math] w_i[/math], określających względne znaczenie poszczególnych parametrów? Oczywiście z doświadczenia. Ale jak? Tu z pomocą przychodzi statystyka.