Credit risk assessment is a key challenge for financial institutions, as inaccurate classification of clients can lead to significant financial losses. This study presents the development and evaluation of a predictive model for credit risk using machine learning algorithms applied to simulated financial data. The dataset replicates the behavior of clients with varying credit profiles, allowing for a controlled yet realistic evaluation environment.

Development of a Predictive Credit Risk Model Using Machine Learning Techniques

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