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classification des prêts simples

Descriptions des colonnes :

  • age (int) : L’âge de l’individu.
  • gender (chaîne) : Le sexe de l’individu, soit « Homme » ou « Femme ».
  • profession (chaîne) : La profession de l’individu.
  • education_level (chaîne) : Le plus haut niveau d’éducation atteint par l’individu, tel que « High School », « Associate », « Bachelor’s », « Master » ou « Doctoral ».
  • marital_status (chaîne) : L’état matrimonial de la personne, soit « Célibataire » ou « Marié ».
  • revenu (int) : Le revenu annuel de la personne en dollars.
  • credit_score (int) : La cote de crédit de l’individu, allant de 300 à 850.
  • loan_status (chaîne) : variable cible, indiquant si la demande de prêt a été « Approuvée » ou « Refusée ».

Cet ensemble de données contient diverses caractéristiques démographiques et financières qui pourraient être utilisées pour construire un modèle de classification permettant de prédire l’approbation ou le refus de prêt. La colonne loan_status sert de variable cible pour la tâche de classification.

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