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Primary LanguageJupyter Notebook

Detectar Fraudes usando Machine Learning

Este é um notebook Jupyter que contém um projeto de detecção de fraudes usando técnicas de Machine Learning.

Descrição do Projeto

O objetivo deste projeto é desenvolver um modelo de Machine Learning capaz de detectar fraudes em transações financeiras. O notebook contém o código-fonte, bem como uma explicação detalhada de cada etapa do processo.

Conteúdo do Notebook

O notebook está organizado da seguinte forma:

  1. Introdução

    • Visão geral do projeto
    • Objetivos
    • Tecnologias utilizadas

  2. Análise Exploratória de Dados

    • Visualização dos dados
    • Tratamento de dados ausentes
    • Análise estatística dos dados

  3. Pré-processamento de Dados

    • Normalização dos dados
    • Tratamento de outliers
    • Divisão dos dados em treinamento e teste

  4. Modelagem e Avaliação

    • Escolha do algoritmo de Machine Learning
    • Treinamento do modelo
    • Avaliação do modelo

  5. Conclusão

    • Resultados obtidos
    • Próximos passos

Como Executar o Notebook

Para executar o notebook, siga as etapas abaixo:

  1. Clone este repositório em sua máquina local.
  2. Certifique-se de ter todas as dependências instaladas.
  3. Abra o arquivo "Detectar_fraudes_ml.ipynb" em um ambiente Jupyter Notebook.
  4. Execute cada célula do notebook em ordem.

Dependências

Certifique-se de ter as seguintes dependências instaladas:

  • Python 3.x
  • Jupyter Notebook
  • Bibliotecas de Machine Learning (por exemplo, scikit-learn, pandas, numpy)

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Se você encontrar algum problema ou tiver sugestões de melhoria, sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.

Licença

Este projeto está licenciado sob a MIT License.