# name
Exploring conformal prediction for uncertainty quantification: an application in loan approval

# metadata.dc.description[].value
Treballs Finals del Doble Grau d'Administració i Direcció d'Empreses i de Matemàtiques, Facultat d'Economia i Empresa i Facultat de Matemàtiques i Informàtica, Universitat de Barcelona, Curs: 2023-2024, Tutor: Jordi Vitrià i Marca

# metadata.dc.description.abstract[].value
In the era of machine learning dominating high-stakes decision-making, it is essential to employ methods that not only generate predictions but also measure the associated uncertainties. This is especially important considering the profound impact such decisions can have on human lives. Depending on the context of application, relying solely on point predictions can lead to devastating consequences. 
Hence, the need for new techniques that measure uncertainty in predictions arises, aiming to contribute to the process of ensuring fairness and robustness in decision-making. Conformal Prediction stands out as a promising framework to address this challenge.
This study outlines the mathematical foundations of Conformal Prediction as a solution for uncertainty quantification. Furthermore, it explores the implementation of this model as a business tool for loan approval, showcasing its practical application in credit risk assessment. This application demonstrates how concepts from
a Mathematics bachelor’s program can be effectively integrated with knowledge from a Business Administration program to develop a valuable business tool.

# metadata.dc.description.sponsorship[].value
En l’era del domini de l’aprenentatge automàtic en la presa de decisions de gran importància, és essencial emprar mètodes que no només generin prediccions sinó que també mesurin les incerteses associades. Això és especialment rellevant si es té en compte l’impacte que aquestes decisions poden tenir en les vides humanes. Segons el context d’aplicació, confiar només en prediccions puntuals pot tenir conseqüències devastadores. Per tant, sorgeix la necessitat de noves tècniques que mesurin la incertesa en les prediccions, amb l’objectiu de contribuir al procés d’assegurar la justícia i la robustesa en la presa de decisions. La Predicció Conformal constitueix un marc prometedor per abordar aquest repte.
Aquest estudi detalla els fonaments matemàtics de la Predicció Conformal com una solució per a la quantificació de la incertesa. A més, explora la implementació d’aquest model com a eina de negoci per a l’aprovació de préstecs, mostrant la seva aplicació pràctica en l’avaluació del risc de crèdit. Aquesta aplicació demos-
tra com els conceptes del programa del grau en Matemàtiques poden integrar-se efectivament amb els coneixements assolits en un grau d’Administració i Direcció d’Empreses en el desenvolupament d’una valuosa eina de negoci.

# metadata.dc.source[].value
Treballs Finals de Grau (TFG) - Administració i Direcció d’Empreses i Matemàtiques (Doble Grau)

# metadata.dc.title[].value
Exploring conformal prediction for uncertainty quantification: an application in loan approval