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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/1463
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Estudo de algoritmos de machine learning para predição de fraudes em cartões de crédito |
Autor(es): | Sousa, Túlio César Leite de |
Primeiro Orientador: | Jukemura, Anibal Santos |
metadata.dc.contributor.referee1: | Ribeiro, Lucília Gomes |
metadata.dc.contributor.referee2: | Vinhal, Gustavo Siqueira |
Resumo: | Com a maior demanda por pagamentos realizados por cartões de crédito, fraudes nessas transações são cada vez mais frequentes. Consequentemente, são causados impactos negativos a instituições financeiras, agravados por uma inviabilidade técnica na manutenção adequada da segurança tecnológica, gerando prejuízos às empresas integrantes desse mercado. Dado esse cenário, este trabalho avaliou os modelos preditivos k-Nearest Neighbors, Support Vector Machines e Random Forest aplicados a um conjunto de dados (dataset) de transações de cartões de crédito pré-processado, a fim de identificar a abordagem mais adequada para predições de fraudes em transações de cartões de crédito. A metodologia aplicada envolveu analisar os hiperparâmetros dos algoritmos, com o propósito de otimizar os resultados, e realizar uma classificação para cada subconjunto do dataset, os quais passaram por procedimentos de seleção de atributos e balanceamento de dados. |
Palavras-chave: | Análise preditiva Fraudes em transações Cartão de crédito Machine learning |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
metadata.dc.publisher.department: | Escola de Ciências Exatas e da Computação |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/1463 |
Data do documento: | 8-Jun-2021 |
Aparece nas coleções: | TCC Ciência da Computação |
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Arquivo | Tamanho | Formato | |
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