Vou construir um modelo de pontuação de risco de crédito usando python e machine learning

Precisa prever risco de crédito ou probabilidade de inadimplência do cliente? Eu crio modelos de machine learning que avaliam risco com precisão e interpretabilidade para negócios, não apenas uma caixa preta.

O que você vai receber:

• Análise exploratória de dados e preparação de features
• Modelo preditivo (Regressão Logística ou XGBoost, dependendo do escopo)
• Explicabilidade SHAP, para você entender por que o modelo prevê o que prevê
• Opcional: calibração de probabilidade e estrutura de Expected Credit Loss (ECL) alinhada com padrões regulatórios do setor (OJK/IFRS 9)

Já construí pipelines de pontuação de crédito de ponta a ponta alcançando AUC 0,77+ e KS Statistic na faixa de "Excelente", com foco forte em tornar os resultados úteis para decisões de negócio reais, não apenas métricas acadêmicas.

Ferramentas que uso: Python (XGBoost, scikit-learn, SHAP), Pandas

Não tem certeza de qual pacote se encaixa nos seus dados e objetivos? Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido e ajudarei a definir o escopo corretamente.