Modelo de Árvore de Decisão em dados bancários.

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📌 Sobre o projeto:

O objetivo central deste projeto consiste em desenvolver um modelo capaz de classificar novos clientes como potenciais compradores do produto "depósito bancário a prazo" a apartir da aplicação de um modelo de machine learning em uma base com informações sobre campanhas de marketing direto realizadas por uma instituição bancária portuguesa.

Os dados foram extraidos do site UC Irvine Machine Learning Repository

🚀 Tecnologias utilizadas:

IDE e Linguagem:

• Posit Cloud (RStudio Cloud)
• Posit (Linguagem R)

Bibliotecas:

• readr
• rsample
• ggplot2
• dplyr
• caret
• Amelia
• pROC
• rpart
• rpart.plot
• tidyr
• data.table
• glmnet
• patchwork
• scales
• cowplot

⚒️ Passo a passo:

• Tratamento da base: limpeza, criação e ajuste das variáveis de data, numéricas e categóricas.
• Análise exploratória dos dados: análises perncetuais de distribuição, conversão e aquisição; análise de coeficiente de regressão logistica.
• Aplicação de árvore de decisão: treinamento, predição e validação do modelo; reaplicação do modelo com ajuste do threshold.
• Conclusões gerais.

👤 Conheça a autora:

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