Sistema preditivo para avaliação de risco de crédito utilizando técnicas de Machine Learning. O projeto inclui preparação de dados, treinamento de modelos e uma API REST para predições.
Conformidade: Todos os dados sensíveis foram tratados de acordo com a LGPD, utilizando técnicas de anonimização e pseudonimização.
- Carregamento de dados de múltiplas fontes (CSV, SQL)
- Tratamento de valores faltantes (média, mediana, moda)
- Identificação e tratamento de outliers
- Sistema de logging para rastreamento de operações
- Preprocessamento automático de features numéricas e categóricas
- Criação de novas features
- Seleção de features importantes
- Decision Tree
- Random Forest
- XGBoost
- Regressão Logística
- Endpoint de health check
- Predições em tempo real
- Explicabilidade das predições (SHAP/LIME)
Distribuído sob licença MIT. Veja LICENSE para mais detalhes.