Projeto: Titanic Classification - Evaluation Metrics

Resumo do Projeto

Este projeto tem como objetivo aplicar e analisar métricas de avaliação de modelos de classificação utilizando o clássico conjunto de dados do Titanic, disponibilizado pelo Kaggle.

O foco principal está na experimentação de algoritmos de Machine Learning utilizando ferramentas como Python, Pandas, scikit-learn, Seaborn e Matplotlib.

O projeto foi estruturado com dados praticamente limpos e com um Pré-processamento simples e objetivo para ter o foco na comparação entre os modelos classificação SVC e Random Forest, com base em métricas como Acurácia, Precisão, Recall, F1-Score, Curva ROC, KS Gráfico de separação de classes , além de estudar métricas de estabilidade como Population Stability Index (PSI) e Characteristic Stability Index (CSI).

O projeto conta ainda com visualizações de desempenho, matrizes de confusão e interpretações dos resultados para tornar o processo de avaliação mais didático e interpretável.