A empresa alemã de crédito Riska quer reduzir a taxa de inadimplência dos seus clientes, ou seja, o percentual de clientes que não pagam o empréstimo no prazo. Para isso, ela precisa de um modelo de machine learning que possa prever a probabilidade de um cliente ser inadimplente, baseado nas suas características e no histórico de crédito. O modelo deve ser capaz de classificar os clientes em duas categorias: bom ou ruim, de acordo com o seu risco de crédito. Assim, a empresa pode decidir se concede ou não o crédito, e qual o valor e as condições mais adequadas para cada cliente. (história gerada pelo Copilot)
Com isso, meu objetivo é demonstrar minhas habilidades com Análise e Exploração de Dados e também o entedimento de workflow de um projeto de ML.
Utilizaremos os dados da German Credit Risk with Target do Kaggle.