Prévision des défauts de paiement (Réseau Bayésien)

Les réseaux Bayésiens permettent de créer un modèle de probabilité en combinant les preuves observées et enregistrées avec les connaissances réelles "de bon sens" pour établir la probabilité des occurences en utilisant des attributs apparemment sans lien.

Cet exemple utilise le flux nommé bayes_bankloan.str, qui fait référence au fichier de données bankloan.sav. Ces fichiers sont accessibles dans le répertoire Demos de toute installation IBM® SPSS Modeler. Vous pouvez y accéder à partir du groupe de programmes IBM SPSS Modeler du menu Démarrer de Windows. Le fichier bayes_bankloan.str se trouve dans le répertoire des flux.

Par exemple, imaginons qu'une banque s'inquiète des prêts susceptibles de ne pas être remboursés. Si les données par défaut des prêts précédents peuvent être utilisées pour prédire quels clients potentiels risquent d'avoir des difficultés à rembourser leur prêt, il est alors possible de refuser un prêt à ces clients à "fort risque" ou de leur proposer d'autres produits.

Cet exemple se concentre sur l'utilisation de données par défaut sur des prêts existants permettant de prédire quels futurs clients sont susceptibles de ne pas pouvoir rembourser leur prêt et examine trois différents types de modèle de réseau Bayésien afin d'établir celui le plus adapté à cette situation.

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