mlops-churn-v1

Modelo RandomForest para classificação binária — domínio churn. Desenvolvido como parte do curso CDIA M7 — Semana 3.

Uso

from huggingface_hub import hf_hub_download
import joblib

model = joblib.load(hf_hub_download("Zaras210/mlops-churn-v1", "model.pkl"))
prediction = model.predict([[...]])

Features de entrada

Feature	Tipo	Descrição
dias_sem_login	int	Dias desde o último login
num_chamados	int	Número de chamados abertos
valor_mensalidade	float	Valor da mensalidade
meses_contrato	int	Meses de contrato
nps_score	int	Score NPS (0-10)

Target: churn (0 = negativo, 1 = positivo)

Métricas (test set)

Métrica	Valor
Accuracy	1.000
Precision (classe 1)	1.000
Recall (classe 1)	1.000
F1-score (classe 1)	1.000

Limitações

• Treinado com dados sintéticos — não reflete distribuições reais.
• RandomForest com hiperparâmetros padrão, sem tuning.
• Proporção de classes fixada na geração.