🏦 Modelos Bancarios Avanzados con Optimización Bayesiana

Este repositorio contiene modelos bancarios optimizados con técnicas avanzadas de machine learning, incluyendo optimización bayesiana con Optuna, análisis por segmentos y aprovechamiento de hardware de alto rendimiento.

🚀 Características Principales

• Optimización Bayesiana con Optuna (200 trials por modelo)
• Análisis por Segmentos de cliente detallado
• Soporte GPU para XGBoost (RTX 4070)
• Paralelización completa (32 cores)
• Dataset Sintético realista de 10,000 registros
• Comparación Rigurosa entre modelos optimizados

📁 Estructura del Proyecto

📊 Notebooks Optimizados:

• notebook_churn_Version3.ipynb: Predicción de fuga de clientes con análisis por segmentos
• notebook_cobranza_Version2.ipynb: Predicción de recuperación de cartera optimizada
• notebook_score_riesgo_Version2.ipynb: Credit scoring con optimización bayesiana

🐍 Scripts Python:

• modelo_fuga_clientes.py: Script standalone para churn prediction
• modelo_cobranza.py: Script standalone para cobranza
• modelo_score_riesgo_bancario.py: Script standalone para credit scoring

📋 Documentación:

• requirements.txt: Dependencias optimizadas y compatibles
• setup_environment.md: Guía de configuración del entorno
• test_models.py: Script de pruebas automatizadas

⚡ Instalación Rápida

1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/tu-usuario/modelos-bancarios-ejemplo.git
cd modelos-bancarios-ejemplo

2. Crear entorno virtual (Recomendado):

# Windows
python -m venv venv_bancario
venv_bancario\Scripts\activate

# Linux/Mac
python -m venv venv_bancario
source venv_bancario/bin/activate

3. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

4. Ejecutar notebooks:

jupyter notebook

🎯 Resultados Destacados

📊 Rendimiento por Segmento (XGBoost Optimizado):

• Retail: 99.1% accuracy, 96.7% precision
• Premium: 99.2% accuracy, 98.9% precision
• Pyme: 99.7% accuracy, 98.6% precision
• Empresarial: 99.6% accuracy, 100% precision

⚡ Optimizaciones Implementadas:

• 200 trials de optimización bayesiana por modelo
• Validación cruzada 5-fold para evaluación robusta
• Paralelización completa aprovechando 32 cores
• Soporte GPU para XGBoost con RTX 4070
• Dataset ampliado a 10,000 registros sintéticos

🔧 Configuración de Hardware

💻 Hardware Optimizado:

• CPU: Intel Core i9 13900HX (32 cores)
• RAM: 64GB DDR5 4800MHz
• GPU: NVIDIA RTX 4070 Laptop
• Almacenamiento: SSD NVMe

⚙️ Configuración GPU (Opcional):

# Para habilitar GPU en XGBoost, descomenta en requirements.txt:
# xgboost[gpu]==1.7.6

📈 Uso de Datos

🎲 Datos Sintéticos (Incluidos):

Los notebooks generan automáticamente datasets sintéticos realistas de 10,000 registros con:

• Variables demográficas y financieras
• Patrones de comportamiento bancario
• Distribuciones realistas de churn/cobranza/riesgo

📁 Datos Externos (Opcional):

# Cargar tus propios datos CSV
data = pd.read_csv('tu_archivo.csv')

🧪 Pruebas Automatizadas

# Ejecutar pruebas de todos los modelos
python test_models.py

📚 Recursos y Referencias

• Optuna Documentation
• XGBoost GPU Support
• Scikit-learn Cross-validation
• Pandas Performance Tips

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Por favor:

1. Fork el repositorio
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
3. Commit tus cambios (git commit -am 'Agregar nueva funcionalidad')
4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
5. Abre un Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para detalles.

👨‍💻 Autor

Desarrollado con optimización para hardware de alto rendimiento y técnicas avanzadas de machine learning.

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