Rede Neural para classificação de risco de crétido

Bibliotecas utilizadas :

• Lodash : Utilizado para manipulação de array.
• Fast-csv : Utilizado para leitura dos arquivos csv's.
• Synapctic.js : Utilizado para criar e configurar a rede neural.

Instalar dependências

$ npm install

Executar a rede

$ node credit.js

O objetivo da rede, é analisar a base de dados credit-data.csv, que contém os os dados de pessoas que realizaram empréstimos a um banco, nessa base mostra se a pessoa pagou ou não. Então com base nesses dados a rede se baseia na idade, renda e valor de empréstimo, para ver o percentual de risco, que o banco corre quando uma nova pessoa realiza um empréstimo.

Apos a rede estar treinada, ela usa os dados, credit-teste.csv , para tentar validar a precisão da rede. Nessa base tem os mesmo tipos de informações da base anterior, mas com outros valores, e se a pessoa pagou ou não.