LogiTrackAI – Previsão Inteligente de Atrasos em Logística

Este projeto é uma base para prever atrasos em entregas usando aprendizado de máquina.

Funcionalidades

• Geração de dados simulados realistas
• Pré-processamento com variáveis categóricas e numéricas
• Modelo RandomForest para classificação binária (atraso: sim/não)
• Avaliação simples com relatório de métricas
• Salvamento do modelo treinado em arquivo model.pkl

Como usar

Pré-requisitos

• Python 3.7+
• Bibliotecas: pandas, scikit-learn, joblib

Instalação das dependências

pip install pandas scikit-learn joblib

Rodar o projeto

python model.py

Isso vai gerar dados, treinar o modelo, mostrar avaliação e salvar o modelo.

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Próximos passos

• Criar scripts para prever atrasos em novas entregas
• Desenvolver interface para visualização e alertas
• Usar dados reais para melhor precisão
• Aplicar técnicas avançadas e explicabilidade (SHAP, LIME)

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Autor

Robson Vieira
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