Financial Fraud Detection

Este projeto utiliza o conjunto de dados "PaySim1" disponível sob a licença CC BY-SA 4.0. Agradecimentos ao criador do conjunto de dados link para a fonte.

Descrição do Projeto

Este projeto tem como objetivo desenvolver um modelo de inteligência artificial para detectar fraudes em transações financeiras utilizando o conjunto de dados simulado PaySim. O modelo será treinado para classificar transações como fraudulentas ou não fraudulentas, ajudando a identificar comportamentos suspeitos.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python
• scikit-learn
• pandas
• Jupyter Notebook

📦 Como Instalar

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/seuusuario/Financial-Fraud-Detection.git
   cd Financial-Fraud-Detection

2. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # No Windows, use `venv\Scripts\activate`

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

👨‍💻 Como Usar

Jupyter

1. Execute o Jupyter Notebook:

   jupyter notebook

2. Abra o arquivo model.ipynb e siga as instruções para treinar e testar o modelo.

Código Python

1. Execute o arquivo python create_model.py e espere criar o modelo.

   python create_model.py

2. Verifique se na pasta model\ se o arquivo model.pkl foi criado

3. Teste o arquivo example.py

   python example.py

🧩 Estrutura do Projeto

financial-fraud-detection/
│
├── database/
│   └── database.csv
├── model/
│   └── __init__.py
├── .gitignore
├── create_model.py
├── example.py
├── model.ipynb
├── README.md
└── requirements.txt