Este projeto faz parte da Jornada Python da Hashtag Treinamentos e desenvolve um sistema inteligente de análise e predição de score de crédito utilizando técnicas avançadas de Machine Learning.
Desenvolver modelos preditivos para classificar automaticamente o score de crédito de clientes, auxiliando instituições financeiras na tomada de decisões mais assertivas sobre concessão de crédito e gerenciamento de risco.
- Python 3.x - Linguagem principal
- Pandas & NumPy - Manipulação e análise de dados
- Scikit-learn - Algoritmos de Machine Learning
- Matplotlib & Seaborn - Visualização de dados = Jupyter Notebook - Ambiente de desenvolvimento
- 🌳 Random Forest Classifier - Ensemble de árvores de decisão
- 🎯 K-Nearest Neighbors (KNN) - Classificação por proximidade
- 📈 Análise comparativa de performance entre modelos
- Investigação detalhada do perfil dos clientes
- Identificação de padrões e correlações
- Visualizações interativas dos dados
- Tratamento automático de dados categóricos
- Codificação segura de variáveis (LabelEncoder)
- Validação robusta de dados de entrada
- Tratamento de categorias desconhecidas
- Treinamento de múltiplos algoritmos
- Validação cruzada e métricas de performance
- Sistema de predição para novos clientes
- Análise comparativa de resultados
- Tratamento avançado de erros
- Validação automática de dados
- Logs informativos em tempo real
- Código preparado para produção
- 👤 Profissão do cliente
- 💳 Mix de Crédito (tipos de crédito utilizados)
- 💰 Comportamento de Pagamento (histórico de adimplência)
- 🎯 Score de Crédito (variável target)
modelo_random_forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
modelo_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='distance')
def transformar_coluna_segura(dados, coluna, encoder):
- Tratamento automático de categorias desconhecidas
- Validação completa de integridade
- Logs detalhados de processamento
- Classificação precisa de score de crédito
- Redução de risco nas operações financeiras
- Automatização do processo de análise
- Insights valiosos sobre o perfil dos clientes
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/seuusuario/previsao-score-clientes.git - Instale as dependências:
pip install -r requirements.txt - Execute os notebooks em ordem sequencial
- Utilize o sistema de predição para novos clientes
- Ciclo completo de projeto de ML
- Técnicas avançadas de preprocessing
- Validação e deployment de modelos
- Boas práticas em ciência de dados
- Desenvolvimento de código robusto e escalável