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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MÉTODOS DE MACHINE LEARNING APLICADOS À MODELAGEM PREDITIVA DE CANCELAMENTOS DE CLIENTES PARA SEGUROS DE VIDA Autor: THAIS TUYANE DE AZEVEDO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
DIOGO ABRY GUILLEN - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 35235
Catalogação: 26/09/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35235@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35235@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35235
Resumo:
Título: MÉTODOS DE MACHINE LEARNING APLICADOS À MODELAGEM PREDITIVA DE CANCELAMENTOS DE CLIENTES PARA SEGUROS DE VIDA Autor: THAIS TUYANE DE AZEVEDO
Nº do Conteudo: 35235
Catalogação: 26/09/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35235@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35235@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35235
Resumo:
O objetivo deste estudo foi explorar o problema de churn em seguros de vida, no sentido de prever se o cliente irá cancelar o produto nos próximos 6 meses. Atualmente, métodos de machine learning vêm se popularizando para este tipo de análise, tornando-se uma alternativa ao tradicional método de modelagem da probabilidade de cancelamento através da regressão logística. Em geral, um dos desafios encontrados neste tipo de modelagem é que a proporção de clientes que cancelam o serviço é relativamente pequena. Para isso, este estudo recorreu a técnicas de balanceamento para tratar a base naturalmente desbalanceada – técnicas de undersampling, oversampling e diferentes combinações destas duas foram utilizadas e comparadas entre si. As bases foram utilizadas para treinar modelos de Bagging, Random Forest e Boosting, e seus resultados foram comparados entre si e também aos resultados obtidos através do modelo de Regressão Logística. Observamos que a técnica SMOTE-modificado para balanceamento da base, aplicada ao modelo de Bagging, foi a combinação que apresentou melhores resultados dentre as combinações exploradas.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |