Explainable Machine Learning Models for Credit Rating in Colombian Solidarity Sector Entities
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a methodology for implementing a custom-developed explainability model for credit rating using behavioral data registered during the lifecycle of the borrowing that can replicate the score given by the regulatory model for the solidarity economy in Colombia. The methodology integrates continuous behavioral and financial variables from over 17,000 real credit histories into predictive models based on ridge regression, decision trees, random forests, XGBoost, and LightGBM. The models were trained and evaluated using cross-validation and RMSE metrics. LightGBM emerged as the most accurate model, effectively capturing nonlinear credit behavior patterns. To ensure interpretability, SHAP was used to identify the contribution of each feature to the model predictions. The presented model using LightGBM predicted the credit risk assessment in accordance with the regulatory model used by the Colombian Superintendence of the Solidarity Economy, with a root-mean-square error of 0.272 and an R2 score of 0.99. We propose an alternative framework using explainable machine learning models aligned with the internal ratings-based approach under Basel II. Our model integrates variables collected throughout the borrowing lifecycle, offering a more comprehensive perspective than the regulatory model. While the regulatory framework adjusts itself generically to national regulations, our approach explicitly accounts for borrower-specific dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».