Vou construir um modelo de previsão de inadimplência de empréstimos

Vou projetar e implementar um modelo de aprendizado de máquina robusto usando o algoritmo XGBoost para prever o risco de inadimplência de empréstimos com uma precisão acima de 80%. O projeto demonstra a aplicação de técnicas orientadas por dados na tomada de decisões financeiras, ajudando os credores a minimizar riscos e melhorar a alocação de crédito. Ao coletar e pré-processar conjuntos de dados financeiros, vou criar recursos como pontuação de crédito, renda, estabilidade no emprego e padrões de pagamento para treinar e validar o modelo. Será dada atenção especial ao equilíbrio entre precisão e recall para garantir confiabilidade na identificação de riscos reais de inadimplência, não apenas alcançar alta precisão. Aproveitando as capacidades de boosting de gradiente do XGBoost, o modelo será otimizado para desempenho, interpretabilidade e escalabilidade, tornando-o prático para implantação. Este trabalho destaca o impacto real do aprendizado de máquina nos serviços financeiros, reduzindo perdas, apoiando empréstimos responsáveis e possibilitando decisões mais inteligentes e orientadas por dados na gestão de riscos.