تدرس هذه الدراسة استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية في إدارة مخاطر الائتمان، مع التركيز بشكل خاص على تحسين دقة التنبؤ بالعجز الائتماني. تم إجراء تحليل مقارن لعدة نماذج—الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، تعزيز التدرج، XGBoost، وLightGBM—باستخدام مجموعة بيانات حقيقية لمخاطر الائتمان. تم تقييم أداء هذه النماذج بناءً على مقاييس مثل الدقة، الدقة، الاسترجاع،…