Metadata-Version: 2.1
Name: prodclass
Version: 0.1.0
Summary: Uma biblioteca Python para auxiliar na vetorização e categorização de descrições de produto.
Home-page: https://github.com/GHDaru/prodclass/tree/master
Author: Gilsiley Henrique Darú
Author-email: ghdaru@gmail.com
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: pandas >=1.2
Requires-Dist: numpy >=1.19
Requires-Dist: scikit-learn >=0.24
Requires-Dist: matplotlib >=3.3
Requires-Dist: seaborn >=0.11
Requires-Dist: statsmodels >=0.12

# Meu Projeto de Modelo

DescriÃ§Ã£o do projeto: Este projeto visa desenvolver, testar e implantar modelos de machine learning para classificaÃ§Ã£o de descriÃ§Ãµes de produtos. Utiliza tÃ©cnicas avanÃ§adas de vetorizaÃ§Ã£o de texto e algoritmos de classificaÃ§Ã£o para prever categorias de produtos baseadas em suas descriÃ§Ãµes.

## Estrutura do Projeto

O projeto estÃ¡ organizado da seguinte forma:

- `data/`: ContÃ©m os datasets usados pelo modelo, incluindo dados brutos (`raw/`) e dados processados (`processed/`).
- `notebooks/`: Jupyter notebooks para exploraÃ§Ã£o de dados, anÃ¡lises preliminares e prototipagem de modelos.
- `src/`: CÃ³digo-fonte do projeto, incluindo scripts de manipulaÃ§Ã£o de banco de dados, gestÃ£o de experimentos, modelos de machine learning e funÃ§Ãµes utilitÃ¡rias.
- `tests/`: Testes automatizados para garantir a qualidade e a confiabilidade do cÃ³digo.
- `requirements.txt`: Lista de dependÃªncias necessÃ¡rias para executar o projeto.
- `README.md`: Este arquivo, contendo a documentaÃ§Ã£o do projeto.

### Como usar

1. **InstalaÃ§Ã£o das DependÃªncias**

   Para instalar as dependÃªncias necessÃ¡rias, execute:

   pip install -r requirements.txt


2. **PreparaÃ§Ã£o dos Dados**

Coloque seus dados brutos em `data/raw/` e processe-os conforme necessÃ¡rio. O resultado deve ser salvo em `data/processed/` para uso posterior pelo modelo.

3. **ExploraÃ§Ã£o de Dados e Prototipagem**

Use os notebooks em `notebooks/` para explorar os dados e criar protÃ³tipos de modelos.

4. **ExecuÃ§Ã£o do Modelo**

O cÃ³digo-fonte para treinar e avaliar modelos estÃ¡ localizado em `src/`. Veja os scripts especÃ­ficos para instruÃ§Ãµes detalhadas sobre como executar cada modelo.

5. **Testes**

Execute os testes em `tests/` para garantir que as alteraÃ§Ãµes no cÃ³digo nÃ£o quebrem funcionalidades existentes.

### Contribuindo

Sinta-se livre para contribuir com o projeto. Por favor, envie um pull request ou abra uma issue para discutir o que vocÃª gostaria de mudar.

### LicenÃ§a

[Inserir tipo de licenÃ§a aqui] - Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.



