Explorer les données de crédit
Commencez par examiner le jeu de données cr_loan. Dans ce jeu de données, loan_status indique si le prêt est actuellement en défaut, avec 1 pour défaut et 0 pour non-défaut.
Il comprend d’autres colonnes, dont beaucoup peuvent être liées aux valeurs de loan_status. Vous devez explorer davantage les données et ces relations grâce à une analyse plus poussée pour comprendre l’impact des variables sur les défauts de paiement.
Vérifier la structure des données et afficher un aperçu permet de mieux comprendre le contenu du jeu. De même, les visualisations offrent une vue d’ensemble des données, ainsi que des tendances et des motifs importants.
Le jeu de données cr_loan a déjà été chargé dans l’espace de travail.
Cet exercice fait partie du cours
Modélisation du risque de crédit en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Check the structure of the data
print(____.dtypes)
# Check the first five rows of the data
print(cr_loan.____)