Projeto-Base-Credit

Projeto utilizara dados de crédito bancário para analisar uma possível liberação de crédito, por meio de algoritmos de machine learning.

Fonte: https://www.kaggle.com/laotse/credit-risk-dataset

Passos do projeto:

• 1º ajustes em valores inconsistentes
• 2º ajustes em valores faltantes
• 3º escalonamento de atributos (numéricos)
• 4º transformação de variáveis categóricas ("tipo string")
• 5º separação de treinamento e base de teste

Algoritmos usados:

• Naïve Bayes - 93.8% de acerto
• Arvore de decisão - 98.2% de acerto
• Random Forest - 98.4% de acerto
• Apredizagem por Regra - 98.4% de acerto
• Majority Learner - 85,85% de acerto