Vou construir modelo de detecção de fraude com cartão de crédito painel streamlit

Vou criar um modelo de detecção de fraude com cartão de crédito pronto para produção, com um painel interativo no Streamlit.

O que você vai receber:

Modelo XGBoost de alta taxa de recall atingindo 0,92 de recall em dados altamente desbalanceados

Explicabilidade SHAP para identificar os principais fatores de fraude (V14, V17, etc.)

Pipeline completo de ponta a ponta, incluindo pré-processamento de dados, treinamento e avaliação do modelo

Painel limpo e interativo no Streamlit com previsões ao vivo

Código pronto para Docker com documentação adequada e README

Recomendações de negócios para casos reais de prevenção de fraude

Pilha tecnológica: Python, XGBoost, SHAP, Pandas, Streamlit, Docker

Este serviço é ideal para fintechs, bancos, processadores de pagamento ou qualquer pessoa que trabalhe com dados de transações e precise de uma solução confiável de detecção de fraude.

Por que trabalhar comigo:

Foco forte em soluções prontas para produção e bem documentadas

Experiência na construção de sistemas de ML implantáveis com métricas claras

Código limpo e entrega profissional

Eu entregarei:

- Modelo totalmente funcional + painel

- Código fonte com documentação

- Instruções claras para rodar o projeto

Por favor, envie uma mensagem com seus requisitos antes de fazer o pedido. Estou ansioso para trabalhar com você