Python IA

🏦 Previsão de Score de Clientes com Machine Learning

Projeto de Machine Learning desenvolvido em Python para prever o score de clientes de um banco utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

O projeto realiza todo o fluxo de um modelo preditivo, desde o carregamento da base de dados, tratamento das informações, treinamento do modelo e avaliação de seu desempenho, permitindo analisar o perfil dos clientes e realizar previsões sobre seus scores.

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📋 Objetivo

O objetivo deste projeto é construir um modelo de Machine Learning capaz de analisar informações de clientes bancários e prever seu score, auxiliando em processos como:

• Análise de crédito;
• Avaliação de risco;
• Tomada de decisão financeira;
• Estudos de Ciência de Dados e Machine Learning.

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🚀 Tecnologias Utilizadas

• Python
• Pandas
• NumPy
• Scikit-learn
• Jupyter Notebook

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📁 Estrutura do Projeto

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├── projeto.ipynb          # Notebook com todo o desenvolvimento do modelo
├── clientes.csv           # Base de dados utilizada
├── requirements.txt       # Dependências do projeto
├── .gitignore             # Arquivos ignorados pelo Git
├── LICENSE                # Licença MIT
└── README.md              # Documentação do projeto

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⚙️ Instalação

Clone o repositório:

git clone https://github.com/seu-usuario/python-ia.git

Entre na pasta:

cd python-ia

Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

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▶️ Como Executar

Após instalar as bibliotecas, abra o notebook:

jupyter notebook

ou

jupyter lab

Abra o arquivo:

projeto.ipynb

Execute todas as células em sequência.

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📊 Base de Dados

O projeto utiliza o arquivo:

clientes.csv

A base contém informações de clientes de um banco e é utilizada para treinamento e testes do modelo de Machine Learning.

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🔄 Fluxo do Projeto

O notebook segue as seguintes etapas:

1. Importação das bibliotecas;
2. Carregamento da base de dados;
3. Análise exploratória dos dados;
4. Pré-processamento;
5. Separação entre treino e teste;
6. Treinamento do modelo;
7. Realização das previsões;
8. Avaliação do desempenho do modelo.

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📈 Bibliotecas Utilizadas

Biblioteca	Finalidade
Pandas	Manipulação e análise dos dados
NumPy	Operações matemáticas e vetoriais
Scikit-learn	Construção, treinamento e avaliação do modelo de Machine Learning

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💻 Requisitos

• Python 3.10+
• pip

Instalação das dependências:

pip install -r requirements.txt

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📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT.

Consulte o arquivo LICENSE para mais informações.

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👨‍💻 Autor

Desenvolvido por Sérgio Calazans