Este repositório contém o projeto desenvolvido durante o curso de Machine Learning aplicado a Credit Scoring, onde exploramos técnicas de análise de dados e modelagem preditiva para avaliar e prever riscos de crédito.
O objetivo deste projeto é demonstrar como o Machine Learning pode ser aplicado para melhorar a precisão das decisões de concessão de crédito. Utilizamos diversos modelos preditivos para estimar a probabilidade de inadimplência de clientes com base em dados históricos.
- Python 3
- Pandas para manipulação de dados
- Scikit-Learn para modelagem de machine learning
- Matplotlib e Seaborn para visualização de dados
- Nome: Lucas Knust
- LinkedIn: Lucas Knust
- E-mail: [email protected]