В наличии были следующие входные данные от банка — статистика о платёжеспособности клиентов:
children — количество детей в семье
days_employed — общий трудовой стаж в днях
dob_years — возраст клиента в годах
education — уровень образования клиента
education_id — идентификатор уровня образования
family_status — семейное положение
family_status_id — идентификатор семейного положения
gender — пол клиента
income_type — тип занятости
debt — имел ли задолженность по возврату кредитов
total_income — ежемесячный доход
purpose — цель получения кредита
Определить, влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт погашения кредита в срок. Результаты исследования будут учтены при построении модели кредитного скоринга.
pandas, seaborn