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.

📋 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.

🚀 Tecnologias Utilizadas

Python
Pandas
NumPy
Scikit-learn
Jupyter Notebook

📁 Estrutura do Projeto

.
├── 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

⚙️ 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

▶️ Como Executar

Após instalar as bibliotecas, abra o notebook:

jupyter notebook

jupyter lab

Abra o arquivo:

projeto.ipynb

Execute todas as células em sequência.

📊 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.

🔄 Fluxo do Projeto

O notebook segue as seguintes etapas:

Importação das bibliotecas;
Carregamento da base de dados;
Análise exploratória dos dados;
Pré-processamento;
Separação entre treino e teste;
Treinamento do modelo;
Realização das previsões;
Avaliação do desempenho do modelo.

📈 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

💻 Requisitos

Python 3.10+
pip

Instalação das dependências:

pip install -r requirements.txt

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT.

Consulte o arquivo LICENSE para mais informações.

👨‍💻 Autor

Desenvolvido por Sérgio Calazans