Este projeto foi desenvolvido em grupo como requisito para conclusão do módulo XII do curso de Data Science - Santander Coders 2022.

O objetivo do presente projeto foi desenvolver um modelo de Machine Learning e análises exploratórias em um dataset escolhido pela equipe.

Para tal, foi escolhido o dataset de músicas do Spotify encontrado em:

• https://www.kaggle.com/datasets/yasserh/loan-default-dataset

O modelo foi criado para predição de Aprovação de Crédito, seguindo os passos:

• Análise de distribuição das variáveis;

• Análise de correlação entre variáveis e 'target';

• Observação de diferenças de padrões entre Aprovados e Não Aprovados;

• Preprocessamento do dataset com 'scaler' e 'encoder';

• Seleção de Features;

• Uso de PCA para redução de dimensionalidade do Dataset;

• Testes de 3 modelos de classificação diferentes (Regressão Logística, RandomForestClassifier e XGBoostClassifier);

• Visualização de métricas;

• Tunning de hiperparâmetros para o modelo com melhor performance;

• Visualização de explicabilidade do modelo escolhido.