Modelo de aprendizado de máquina classificador

O objetivo deste projeto é classificar se os clientes vão aderir ou não ao investimento oferecido pelo banco com base em algumas características deles selecionadas, como saldo, estado civil, idade, grau de escolaridade etc. Esta atividade faz parte da formação Machine Learning com Python: Classificação, oferecida pela plataforma de ensino Alura.

Sobre a base de dados

A base traz dados de clientes de uma instituição financeira, como idade, grau de escolaridade, se é inadimplenente ou não, se fez empréstimo ou não, além de duas variáveis que informam quantidade de vezes em que a instituição entrou em contato com o cliente e o tempo decorrido desde o último contato. A variável target desta base de dados, aderencia_investimento, informa se o cliente fez ou não o investimento proposto pela instituição.

Tecnologias utilizadas:

• Python: bibliotecas e módulos: Sckit-Learn, Pandas, Plotly e Pikle.

O que pratiquei:

• Análise exploratória da base de dados
• Tratamento dos dados para o modelo de ML
• Treinamento dos modelos de árvore de decisão e knn
• Previsão de novos dados utilizando o modelo de ML selecionado
• Salvar o modelo classificador em um arquivo pikle