Modelo de Machine Learning para Avaliação de Crédito

Este é um modelo de Machine Learning desenvolvido para avaliar automaticamente o score de crédito de clientes, classificando-os em "Ruim", "OK" ou "Bom".

Sobre

Este código implementa um modelo de Machine Learning que utiliza dados de clientes para prever o seu score de crédito. Ele foi desenvolvido utilizando Python e bibliotecas populares de Machine Learning, como Pandas, Scikit-learn e outras.

Como Utilizar

Para utilizar este código, siga os passos abaixo:

1. Importação da Base de Dados: Certifique-se de possuir a base de dados dos clientes. O código foi desenvolvido considerando um arquivo CSV como fonte de dados. Caso a base de dados esteja em outro formato ou localização, modifique o código de acordo.

2. Preparação dos Dados: Antes de alimentar os dados ao modelo de Machine Learning, é necessário prepará-los. Isso inclui a transformação de colunas categóricas em numéricas, utilizando a técnica de Label Encoding.

3. Divisão dos Dados em Treino e Teste: Divida a base de dados em conjuntos de treino e teste. Isso é essencial para avaliar a performance do modelo.

4. Criação e Treinamento do Modelo: Utilize algoritmos de Machine Learning para criar e treinar o modelo. Neste código, foram utilizados dois modelos: KNN (K-Nearest Neighbors) e Random Forest.

5. Avaliação do Modelo: Após treinar o modelo, é importante avaliá-lo para verificar sua precisão. Neste código, a métrica de acurácia foi utilizada para avaliar o desempenho dos modelos.

Requisitos

Certifique-se de ter as seguintes bibliotecas instaladas:

• Pandas
• Scikit-learn

Execução

Execute o código Python em um ambiente que possua as bibliotecas necessárias instaladas. Certifique-se de ter a base de dados disponível no caminho correto.

Resultados

Com base nos testes realizados, os modelos apresentaram os seguintes resultados:

• O modelo baseado em árvore de decisão teve uma acurácia de aproximadamente 83%.
• O modelo KNN teve uma acurácia de aproximadamente 74%.

Contribuição

Sinta-se à vontade para contribuir com melhorias neste projeto. Caso encontre problemas ou tenha sugestões, abra uma issue neste repositório.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE.md para mais detalhes.

<<<<<<< HEAD

---

PARA MELHORAR A COMPREENSÃO DE TODOS, EU TAMBEM DOCUMENTEI EM INGLES, SEGUE:

Credit Scoring Machine Learning Model

This is a Machine Learning model developed to automatically assess the credit score of clients, classifying them as "Poor", "OK", or "Good".

About

This code implements a Machine Learning model that uses client data to predict their credit score. It was developed using Python and popular Machine Learning libraries such as Pandas, Scikit-learn, and others.

How to Use

To use this code, follow the steps below:

1. Importing the Dataset: Make sure you have the client dataset. The code was developed considering a CSV file as the data source. If the dataset is in another format or location, modify the code accordingly.

2. Data Preparation: Before feeding the data into the Machine Learning model, it is necessary to prepare it. This includes transforming categorical columns into numerical ones, using the Label Encoding technique.

3. Splitting Data into Training and Testing Sets: Split the dataset into training and testing sets. This is essential to evaluate the model's performance.

4. Model Creation and Training: Use Machine Learning algorithms to create and train the model. In this code, two models were used: KNN (K-Nearest Neighbors) and Random Forest.

5. Model Evaluation: After training the model, it is important to evaluate it to check its accuracy. In this code, the accuracy metric was used to assess the performance of the models.

Requirements

Make sure you have the following libraries installed:

• Pandas
• Scikit-learn

Execution

Run the Python code in an environment that has the required libraries installed. Make sure to have the dataset available in the correct path.

Results

Based on the tests performed, the models showed the following results:

• The decision tree-based model had an accuracy of approximately 83%.
• The KNN model had an accuracy of approximately 74%.

Contribution

Feel free to contribute improvements to this project. If you encounter issues or have suggestions, open an issue in this repository.

License

This project is licensed under the MIT License. See the LICENSE.md file for more details.

=======

5097478c0222ffe6f826907c4f972b4b07ac4b3b