Клиенты кредитного агентства «Стонкс» всё чаще перестают платить по кредитам на покупку автомобиля. Поэтому агентство решило повысить точность оценки платёжеспособности заёмщиков.
Эта задача называется кредитный скоринг, её можно решать с помощью машинного обучения. Для этого нужно построить модель бинарной классификации, которая присвоит заёмщиками один из двух классов: 0, «дефолт не произойдёт», и 1, «дефолт произойдёт».
Но сперва изучите датасет: выведите размер таблицы car_loan и её пять случайных строк.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('car_loan.csv')
print(df.shape) # выведите размер таблицы
print(df.sample(5)) # выведите пять случайных строк