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Projeto de Previsão de Volume de Embalagem

Introdução

Bem-vindo ao Projeto de Previsão de Volume de Embalagem! Nossa missão é prever com precisão o volume ideal de embalagem necessário para diversos produtos com base em suas dimensões e outras características. Ao analisar os dados dos produtos, nosso objetivo é desenvolver um modelo robusto que possa ajudar as empresas a otimizar seus processos de embalagem, minimizando o desperdício e garantindo o transporte seguro dos produtos. Junte-se a nós enquanto exploramos o conjunto de dados, construímos um modelo preditivo e, finalmente, o implantamos para agilizar as decisões de embalagem.

Foco do Conjunto de Dados

Este projeto utiliza dados de produtos que incluem dimensões como altura, largura e profundidade, além de várias especificações de materiais. Nosso foco principal é prever o volume ideal de embalagem necessário para cada produto.

Objetivo

O objetivo deste projeto é entender a estrutura dos dados, realizar uma análise exploratória dos dados (EDA), construir um modelo de regressão linear e implantar o modelo através de uma API RESTful.

Etapas Principais

1. Analisar a Estrutura dos Dados:

   • Entender as características do conjunto de dados, incluindo variáveis categóricas e numéricas.
   • Identificar a variável alvo (volume ideal) e os possíveis preditores (dimensões do produto e tipos de material).

2. Extrair Insights durante a EDA:

   • Realizar EDA para descobrir padrões e relações nos dados.
   • Visualizar distribuições e correlações entre as características e a variável alvo.

3. Engenharia de Recursos:

   • Aplicar transformações e codificações em variáveis categóricas, se necessário.
   • Preparar o conjunto de dados para modelagem, dividindo em conjuntos de treino e teste.

4. Ajustar o Modelo Preditivo:

   • Desenvolver um modelo de Regressão Linear usando as características selecionadas.
   • Treinar o modelo no conjunto de dados de treino.

5. Avaliar o Desempenho do Modelo:

   • Avaliar a precisão do modelo usando métricas como Erro Absoluto Médio (MAE).
   • Refinar e otimizar o modelo com base nos resultados da avaliação.

6. Criar API para Implantação do Modelo:

   • Construir uma aplicação FastAPI para servir o modelo.
   • Permitir que os usuários insiram especificações de produtos e recebam previsões para o volume de embalagem ideal.

Meta

Desenvolver e implantar um modelo preditivo que possa estimar com precisão o volume ideal de embalagem para diversos produtos, ajudando as empresas a tomar decisões informadas sobre soluções de embalagem.

Conclusão

Este projeto visa prever efetivamente o volume ideal de embalagem necessário para produtos, melhorando a eficiência das operações de embalagem. O modelo final de regressão linear fornece insights valiosos, e a implantação do modelo como uma API facilita o acesso para os usuários.

Requisitos

Para começar, instale os pacotes necessários usando:

pip install -r requirements.txt