💳 Previsão de Score de Crédito com Inteligência Artificial

Este projeto utiliza Python, Machine Learning e Streamlit para prever o score de crédito de clientes de um banco, classificando-os como:

• Ruim
• Ok
• Bom

O modelo foi treinado com uma base de dados realista e disponibilizado em uma interface web interativa, permitindo a simulação do score de crédito de novos clientes.

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🚀 Funcionalidades

• Treinamento de modelo de Machine Learning (Random Forest)
• Tratamento e codificação automática de variáveis categóricas
• Interface web interativa com Streamlit
• Previsão do score de crédito a partir de dados informados pelo usuário
• Seleção de campos categóricos por nome (profissão, tipo de crédito, comportamento de pagamento)

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Tecnologias Utilizadas

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📦 Estrutura do projeto

📦 previsao-score-credito
 ┣ 📄 app.py
 ┣ 📄 clientes.csv
 ┣ 📄 requirements.txt
 ┣ 📄 README.md

▶️ Como executar o projeto localmente

1️⃣ Instalar as dependências

No terminal, execute:

pip install -r requirements.txt

2️⃣ Executar a aplicação

⚠️ IMPORTANTE: Este projeto deve ser executado utilizando o Streamlit.

streamlit run app.py

Após executar o comando:

• o navegador será aberto automaticamente
• a interface do sistema estará pronta para uso

🖥️ Aplicação online

Você também pode acessar a aplicação rodando no Streamlit Cloud:

https://owner-avatar-python-ia-inteligencia-artificial-e-previsoes-6y3.streamlit.app/

📊 Sobre os dados utilizados

clientes.csv contém informações como:

   1.idade;
   2.profissão;
   3.salário anual;
   4.histórico de crédito;
   5.comportamento de pagamento;

-Esses dados são utilizados para treinar o modelo de previsão

📚 Observações

Projeto com finalidade educacional Ideal para estudo de:

   -Machine Learning
   -classificação de dados
   -integração de modelos com interface web

Pode ser expandido com:

   -salvamento do modelo treinado
   -gráficos de análise
   -explicação da previsão (feature importance)

👨‍💻 Autor

Projeto desenvolvido por Guilherme Matté Durante o curso da Hashtag Treinamentos