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| import pandas as pd | |
| from sklearn.model_selection import train_test_split | |
| from sklearn.linear_model import LogisticRegression | |
| datos = pd.read_csv("nueva_base_de_datos.csv", delimiter=',') | |
| X = datos.drop('loan_status', axis = 1) | |
| y = datos['loan_status'] | |
| x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42, stratify = y) | |
| # Crea y ajusta el modelo de regresión logística | |
| modelo = LogisticRegression() | |
| modelo.fit(x_train, y_train) | |
| import gradio as gr | |
| def predict(person_income, loan_int_rate, person_age, person_home_ownership_numerica, | |
| person_emp_length, loan_intent_numerica, loan_grade_numerica, loan_amnt, | |
| cb_person_default_on_file_numerica, cb_person_cred_hist_length): | |
| print(cb_person_default_on_file_numerica, person_home_ownership_numerica) | |
| html = ( | |
| "<div style='max-width:100%; max-height:360px; overflow:auto'>" | |
| + | |
| """<p>Puntajes:</p> | |
| <ul> | |
| <li>Bajo: 300-579</li> | |
| <li>JUSTO: 580-669</li> | |
| <li>BUENO: 670-739</li> | |
| <li>MUY BUENO: 740-799</li> | |
| <li>EXCELENTE: 800-850</li> | |
| </ul>""" | |
| + "</div>" | |
| ) | |
| df = pd.DataFrame( | |
| { | |
| 'person_age': person_age, | |
| 'person_income': person_income, | |
| 'person_emp_length': person_emp_length, | |
| 'loan_amnt': loan_amnt, | |
| 'loan_int_rate': loan_int_rate, | |
| 'cb_person_cred_hist_length': cb_person_cred_hist_length, | |
| 'person_home_ownership_numerica': person_home_ownership_numerica, | |
| 'loan_intent_numerica': loan_intent_numerica, | |
| 'loan_grade_numerica': loan_grade_numerica, | |
| 'cb_person_default_on_file_numerica': cb_person_default_on_file_numerica, | |
| }, index=[0] | |
| ) | |
| pred = modelo.predict_proba(df)[0] | |
| return 300 + (pred[1] * 550), html | |
| """Según lo anterior, las variables categorias quedaron de la siguiente forma numerica. | |
| person_home_ownership: -RENT:3 -OWN:2 -MORTAGE:0 -OTHER:1 | |
| loan_intent: -VENTURE:5 -PERSONAL:4 -EDUCATION:1 -MEDICAL:3 -HOMEIMPROVEMENT:2 -DEBTCONSOLIDATION:0 | |
| loan_grade: -A:0 -B:1 -C:2 -D:3 -E:4 -F:5 -G:6 | |
| cb_person_default_on_file: -Y:1 -N:0""" | |
| inputs = [ | |
| gr.Slider(1000, 100000, value= 4500, step=500, label='Ingreso Anual (USD $)'), | |
| gr.Slider(0, 25, value= 8.2, label='Tasa de Interes (%)'), | |
| gr.Slider(10, 95, value=25, step=1, label='Edad (Años)'), | |
| gr.Dropdown([('Rentada', 3), ('Propia', 2), ('Hipoteca', 0), ('Otro', 1)], type='index', label='Tipo de Vivienda que posee'), | |
| gr.Slider(0, 50, value=6, step=1, label='Años de experiencia laboral'), | |
| gr.Dropdown([('Educación', 1), ('Empresa', 5), ('Consolidación de la Deuda', 0), ('Mejora de Vivienda', 2), ('Medico', 3), ('Personal', 4)], type='index', label='Intención del Prestamo'), | |
| gr.Dropdown([('A', 0), ('B', 1), ('C', 2), ('D', 3), ('E', 4), ('F', 5), ('G', 6)], type='index', label='Grado del Prestamo'), | |
| gr.Slider(1000, 100000, value= 4500, step=500, label='Monto del Prestamo (USD $)'), | |
| gr.Dropdown([('Si', 0), ('No', 1), ('No', 1)], type='index', label='Hay incumplimientos en el historial crediticio ?'), | |
| gr.Slider(0, 35, value=4, step=1, label='Duración del Historial Crediticio (Años)'), | |
| ] | |
| examples = [ | |
| [60000, 11.89, 26, 0, 2, 1, 1, 10000, 0, 4], | |
| [85000, 9.67, 67, 3, 2, 3, 1, 25000, 1, 6], | |
| ] | |
| description = """<h3>Bienvenidos a "Calcula tu puntaje crediticio", tu fuente de información y recursos dedicados a un | |
| tema crítico en el mundo financiero: la evaluación y gestión del riesgo de crédito. | |
| En esta plataforma, hemos desarrollado y compartido una potente herramienta de evaluación crediticia con la colaboración de: | |
| Pamela Escobar Palacio, Juan Jose Monsalve Patino y José Julián Aguirre Ramírez. | |
| Nuestra misión es proporcionar una visión accesible en este fascinante campo, brindando información y | |
| la capacidad para tomar decisiones en el marco del crédito.</h3>""" | |
| article = """ | |
| <div> | |
| <h1>¿Por qué es importante el Riesgo de Crédito?</h1> | |
| <h5>La evaluación adecuada del riesgo de crédito es esencial para las instituciones financieras y las empresas que otorgan crédito. Ayuda a prevenir pérdidas y garantiza que las decisiones de préstamo se tomen de manera responsable y basada en datos. Nuestra plataforma está diseñada para ayudarte a comprender y aplicar.</h5> | |
| <h5>¡Esperamos que encuentres esta herramienta útil en tu búsqueda de comprender y gestionar el riesgo de crédito de manera efectiva!</h5> | |
| <h2>¿Te preguntas cómo construimos esta innovadora herramienta?</h2> | |
| <h5>Te invitamos a explorar nuestro <a href="https://reportmrc.blogspot.com/2023/09/reporte-tecnico-sobre-modelo-de-riesgo.html">blog</a> | |
| y visitar nuestro repositorio de codigos que trabajamos para construir el <a href="https://github.com/PamelaEscobarPalacio/Calcula_tu_puntaje_crediticio">modelo</a> | |
| Detallamos el proceso de construcción de nuestro modelo de riesgo de crédito, incluyendo las metodologías, los datos y las prácticas que utilizamos para desarrollar esta valiosa herramienta. | |
| </h5> | |
| <h2>Política de tratamiento de datos</h2> | |
| <h5> | |
| <b>Calcula tu puntaje crediticio</b> está comprometido con la protección de la privacidad de los usuarios y el tratamiento adecuado de los datos personales. | |
| Esta política de tratamiento de datos personales describe cómo recopilamos, usamos y protegemos la información personal que obtenemos a | |
| través de nuestro <a href="https://huggingface.co/spaces/JEMPAK/score_card2">sitio web</a> los datos personales recopilados a través de nuestro sitio web se utilizarán exclusivamente con fines educativos, Nos comprometemos a tomar medidas razonables para proteger los datos personales de nuestros usuarios. Esto incluye el uso de medidas de seguridad tecnológica y física para evitar el acceso no autorizado, la divulgación, la alteración o la destrucción de los datos personales. No compartiremos sus datos personales con terceros sin su consentimiento explícito, Usted tiene ciertos derechos con respecto a sus datos personales, incluido el derecho de acceder, corregir, eliminar o portar sus datos. También tiene el derecho de retirar su consentimiento en cualquier momento. Al utilizar nuestro sitio web, | |
| usted acepta los términos y condiciones de esta política de tratamiento de datos personales. | |
| </h5> | |
| <h2>Contactos</h2> | |
| <ul> | |
| <li>Pamela Escobar Palacio. | |
| Estudiante de Ingeniería Administrativa, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. | |
| paescobarp@unal.edu.co | |
| </li> | |
| <li>Juan Jose Monsalve Patino. | |
| Estudiante de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. | |
| jumonsalvep@unal.edu.co | |
| </li> | |
| <li>José Julián Aguirre Ramírez. | |
| Estudiante de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. | |
| joaguirrer@unal.edu.co | |
| </li> | |
| </ul> | |
| </div> | |
| """ | |
| demo = gr.Interface(fn=predict, inputs=inputs, outputs=["label", "html"], | |
| examples=examples, description=description, article=article, title='Calcula tu puntaje crediticio') | |
| demo.launch() |