Prédiction de Garantie de Prêt pour les Entreprises

Ce répertoire contient des données et des scripts destinés à construire un modèle de machine learning capable de prédire si une entreprise est susceptible d'obtenir une garantie sur son prêt. Le projet utilise des données fournies par la Small Business Administration (SBA) pour entraîner le modèle. Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir Python installé sur votre machine. Ce projet a été testé avec Python 3.8. Vous aurez également besoin de pip pour installer les dépendances. Installation

Pour installer les dépendances nécessaires, exécutez la commande suivante dans votre terminal :

pip install -r requirements.txt

Structure des Fichiers

Les scripts doivent être exécutés dans l'ordre suivant pour préparer les données, effectuer une analyse exploratoire, et enfin construire le modèle de prédiction :

Nettoyage : Ce script prépare les données pour l'analyse et la modélisation en les nettoyant et en effectuant des transformations préliminaires.

Analyse : Après le nettoyage des données, ce script effectue une analyse exploratoire pour comprendre les tendances, les anomalies, et d'autres caractéristiques importantes dans les données.

Modélisation : Enfin, ce script utilise les données préparées pour entraîner un modèle de machine learning capable de prédire la probabilité qu'une entreprise obtienne une garantie sur son prêt.

Comment Utiliser

Pour utiliser ce projet, clonez le répertoire et suivez les instructions d'installation ci-dessus. Ensuite, exécutez les scripts dans l'ordre recommandé pour effectuer le nettoyage des données, l'analyse exploratoire, et la modélisation.