Predictor de aceptacion de credito

A partir de un dataset fuertemente desbalanceado con datos personales y el historial crediticio de potenciales clientes, se plantearon dos modelos bases, una Regresión Logistica optimizada y un modelo de Naive Bayes, capaces de predecir si el cliente tomaría un plazo fijo, a fines de lograr minimizar las pérdidas por los altos costos de los llamados telefónicos, logrando campañas de marketing más dirigidas y eficientes. Se evaluó la eficacia de los modelos en terminos estadítisticos y económicos