APLICAÇÃO DO CLASSIFICADOR NAÏVE BAYES PARA DETECÇÃO DE FRAUDES
Lucas Cerqueira Machado Dias
Dias, Lucas Cerqueira Machado
Laura Galvão Marques Cavalcante
Cavalcante, Laura Galvão Marques
30/09/2023
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Este trabalho consiste em um estudo sobre a construção de um modelo classificador em Naive Bayes para detecção de fraudes em transações financeiras. O treinamento deste classificador consistiu em uma amostra pública com dados financeiros e bancários extraída da base do Kaggle. Para o treinamento do modelo de Naive Bayes exigiu que a amostra fosse tratada e categorizada os dados não numéricos. Durante a fase de balanceamento dos dados foi comparado às técnicas de undersampling e oversampling para obter melhores resultados no modelo classificador. Os resultados evidenciaram a capacidade do modelo classificar corretamente alguns casos da amostra teste obtendo-se resultados de acurácia de 79,81%. Aplicando-se a otimização de hiperparâmetros, obteve-se uma acurácia de 79,92%.
Detecção de Fraude; Modelo Classificador; Naive Bayes.
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