Projeto Python IA: Inteligência Artificial e Previsões 🤖

Case: Score de Crédito dos Clientes

📋 Descrição do Projeto

Este projeto foi desenvolvido para ajudar um banco a definir automaticamente o score de crédito de seus clientes com base em suas informações. O modelo de inteligência artificial classifica o score de crédito em três categorias: Ruim, Ok, e Bom. Essa classificação é crucial para o banco ao avaliar o risco de concessão de crédito e tomar decisões mais informadas.

🎯 Objetivo

O principal objetivo é construir um modelo preditivo que possa analisar os dados dos clientes e prever o score de crédito automaticamente. A solução permitirá ao banco uma avaliação mais ágil e precisa dos clientes.

📂 Estrutura do Projeto

├── clientes.csv              # Dados dos clientes existentes
├── novos_clientes.csv         # Dados dos novos clientes para prever o score
├── score_analysis.ipynb       # Notebook contendo o código do projeto
└── README.md                  # Este arquivo

🛠️ Bibliotecas Utilizadas

• Pandas: Para manipulação e análise dos dados.
• Scikit-learn: Utilizada para pré-processamento dos dados, construção e avaliação dos modelos de machine learning.
• LabelEncoder: Para conversão de variáveis categóricas em numéricas.
• Random Forest Classifier: Um dos modelos utilizados para prever o score de crédito.
• K-Nearest Neighbors (KNN): Outro modelo utilizado para fazer as previsões.

📊 Metodologia

1. Carregamento e Limpeza dos Dados: Os dados foram carregados de um arquivo CSV e tratados para remover valores nulos ou incorretos. Também foi necessário transformar variáveis categóricas (como profissão) em números, utilizando técnicas de pré-processamento.

2. Divisão de Dados: Os dados foram divididos em duas partes: treinamento e teste. Isso permite avaliar o desempenho do modelo em dados que ele não viu durante o treinamento.

3. Treinamento dos Modelos: Dois modelos foram treinados:

   • Random Forest: Um modelo baseado em árvores de decisão que combina múltiplas árvores para aumentar a precisão.
   • KNN (K-Nearest Neighbors): Um algoritmo baseado em proximidade que classifica os dados com base nos vizinhos mais próximos.

4. Avaliação e Previsão: Após o treinamento, o modelo foi avaliado em uma base de dados de teste, para verificar sua precisão. Além disso, novos clientes podem ser analisados através do modelo para prever seus scores de crédito.

📈 Resultados e Conclusão

O modelo desenvolvido consegue classificar com precisão o score de crédito dos clientes com base em características como profissão, renda, histórico de pagamento, entre outros fatores. A capacidade de automatizar essa análise oferece ao banco uma vantagem significativa, permitindo decisões mais rápidas e embasadas.

📊 Aplicações Futuras

O modelo pode ser ampliado para incorporar mais dados, como histórico de crédito e comportamento de uso de serviços financeiros, além de ser ajustado com mais algoritmos e técnicas avançadas, como Deep Learning, para melhorar ainda mais a acurácia.