Bienvenido al Predictor de Riesgo Crediticio

Este proyecto es una aplicación web desarrollada en Django que permite predecir el riesgo de incumplimiento crediticio de un solicitante utilizando un modelo de red neuronal entrenado con PyTorch. El sistema toma en cuenta variables financieras y personales para calcular la probabilidad de incumplimiento y asignar un score crediticio.

¿Cómo funciona?

  • El usuario ingresa los datos requeridos en la calculadora.
  • El sistema preprocesa los datos y los envía al modelo de PyTorch.
  • Se muestra el resultado: score y probabilidad de incumplimiento.
  • Las predicciones quedan guardadas en el historial para consulta futura.

Sobre el modelo

El modelo es una red neuronal multicapa (MLP) entrenada sobre un dataset real de préstamos, utilizando variables numéricas y categóricas relevantes. El preprocesamiento y la codificación de variables siguen exactamente el pipeline del notebook original del equipo.

Integrantes

  • Johan Sebastian Robles Rincon - joroblesr@unal.edu.co
  • Leonardo Federico Corona Torres
  • David Escobar Ruiz
  • Sebastian Soto Arcila