Comment éviter le biais d'échantillonnage lors de l'entraînement d'un modèle sur des crédits approuvés?

Смещение выборки при обучении модели на одобренных кредитах возникает из-за того, что данные содержат только успешные заявки, а отклонённые не представлены. Это приводит к тому, что модель не видит полную картину и может переоценивать вероятность одобрения.

Чтобы избежать смещения выборки:

• Используйте данные как по одобренным, так и по отклонённым кредитам, если это возможно.
• Применяйте методы коррекции смещения, например, взвешивание выборки или методы отбора, учитывающие вероятность попадания в выборку.
• Используйте методы обучения с учётом цензурированных данных (censored data), если отклонённые заявки не полностью доступны.
• Применяйте методы полуобучения (semi-supervised learning) или обучение с пропущенными данными.
• Валидация модели должна проводиться на независимом наборе данных, максимально приближенном к реальному распределению.

Пример: если у вас есть только одобренные кредиты, можно попытаться смоделировать распределение отклонённых заявок или использовать методы inverse probability weighting для корректировки выборки.