Predicción de impagos de clientes de MásMóvil: un enfoque basado en Machine Learning

El presente trabajo fin de grado se centra en la predicción de impagos de clientes en el grupo MásMóvil. El objetivo principal es desarrollar un modelo predictivo que pueda identificar de manera efectiva que facturas van a ser o no pagadas. Se llevan a cabo procesos de transformación de datos para facilitar su posterior análisis y utilización en el proceso de Machine Learning. Se exploran diferentes algoritmos de clasificación y sus hiperparámetros, se evalúan y se comparan los resultados de cada algoritmo en términos de su capacidad predictiva, utilizando métricas como precisión, recall y F1-Score. Abstract: This bachelor´s thesis focuses on the prediction of customer defaults in grupo MásMóvil.The main objetive is to develop a predictive model that can effectively identify which invoices will or will not be paid. Data transformation processes are performed to facilitate its subsequent analysis and use in the Machine Learning process. Different clasification algorithms and their hyperparameters are explored, the results of each algorithm are evaluated and compared in terms of their predictive capacity, using metrics such as precision, recall and F1-Scor