EvaanCarloss/titanic-random-forest

🚢 Titanic Survival Prediction - Random Forest Baseline

Este repositório contém a implementação de um modelo de Machine Learning para prever a sobrevivência de passageiros do naufrágio do Titanic, desenvolvido para a competição clássica do Kaggle Titanic - Machine Learning from Disaster.

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📌 Visão Geral do Projeto

• Acurácia obtida no Kaggle (Public Score): 0.77511 (77,51%)
• Algoritmo: Random Forest Classifier (scikit-learn)
• Linguagem & Bibliotecas: Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn e Gradio

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🛠️ Pré-processamento e Engenharia de Atributos

O pipeline seleciona e trata os seguintes atributos dos passageiros:

• Atributos Utilizados: Pclass, Sex, SibSp, Parch
• Tratamento de Categóricos: Aplicação de One-Hot Encoding via pd.get_dummies() na variável Sex, convertendo-a em binários (Sex_female e Sex_male).

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📊 Estrutura dos Arquivos

• app.py: Script contendo a inferência do modelo e a interface gráfica desenvolvida com Gradio.
• titanic_competition.ipynb: Notebook com a análise exploratória, treino e geração do arquivo de submissão.
• train.csv / test.csv: Datasets originais do desafio.
• submission.csv: Arquivo formatado enviado ao Kaggle.
• requirements.txt: Dependências do projeto para execução local e deploy.

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🚀 Como Executar Localmente

1. Clone o repositório:

   git clone [https://github.com/CarlosEduDev/titanic-random-forest.git](https://github.com/CarlosEduDev/titanic-random-forest.git)
   cd titanic-random-forest