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Título: MÉTODOS DE MACHINE LEARNING APLICADOS À MODELAGEM PREDITIVA DE CANCELAMENTOS DE CLIENTES PARA SEGUROS DE VIDA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): THAIS TUYANE DE AZEVEDO

Colaborador(es):  DIOGO ABRY GUILLEN - Orientador
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.

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