Documentation — Prédiction Approbation Prêt

Référence complète pour utiliser ce dataset

ML Pricing

Sommaire

Description Variables Utilisation Citation & Licence

Description

615 demandes de prêt avec statut d'approbation. Variables : genre, statut marital, éducation, revenus, montant prêt, historique crédit, zone géographique. Cas classique de credit scoring binaire.

Source

Kaggle

Lignes

615

Colonnes

13

Taille

—

Licence

cc0

Variable cible

Loan_Status

Date création

10/03/2026

Format

CSV

Domaines

ML, Pricing

Dictionnaire des variables

Le dictionnaire des variables n'est pas encore renseigné pour ce dataset.

Les statistiques automatiques sont disponibles dans l'onglet Statistiques & Profil.

Comment utiliser ce dataset

import pandas as pd

# Charger le dataset
df = pd.read_csv("https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/9757d1f4-9fc8-44c1-a1ca-7ccbc29d2622/ad5a0ce4-04e2-4946-8bc0-5b9dda4a1d22.csv")

# Aperçu rapide
print(df.shape)        # (615, 13)
print(df.dtypes)
print(df.describe())
df.head(10)

# Variable cible
X = df.drop(columns=["Loan_Status"])
y = df["Loan_Status"]

# Charger le dataset
df <- read.csv("https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/9757d1f4-9fc8-44c1-a1ca-7ccbc29d2622/ad5a0ce4-04e2-4946-8bc0-5b9dda4a1d22.csv", stringsAsFactors = FALSE)

# Aperçu rapide
dim(df)          # 615 x 13
str(df)
summary(df)
head(df, 10)

# Variable cible
y <- df$Loan_Status
X <- df[, !names(df) %in% c("Loan_Status")]

# Télécharger le dataset
curl -L -o "prédiction_approbation_prêt.csv" \
  "https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/9757d1f4-9fc8-44c1-a1ca-7ccbc29d2622/ad5a0ce4-04e2-4946-8bc0-5b9dda4a1d22.csv"

# Vérification (nombre de lignes)
wc -l "prédiction_approbation_prêt.csv"

Citation & Licence

Licence

cc0

Format BibTeX

@dataset{pr_diction_approbation_pr_t_2026,
  title  = {Prédiction Approbation Prêt},
  author = {StochastiQdata},
  year   = {2026},
  url    = {https://stochastiqdata.com/modeling/9757d1f4-9fc8-44c1-a1ca-7ccbc29d2622},
  note   = {Dataset pour actuaires}
}

Format APA

StochastiQdata. (2026). Prédiction Approbation Prêt [Dataset].
  https://stochastiqdata.com/modeling/9757d1f4-9fc8-44c1-a1ca-7ccbc29d2622