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Título: MÉTODOS DE CLASSIFICAÇÃO ESTATÍSTICA: UMA COMPARAÇÃO
Autor: MATEUS LEVI SIMOES FERNANDES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 60497
Catalogação:  06/09/2022 Liberação: 06/09/2022 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
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=60497@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60497

Resumo:
Esse projeto teve como objetivo a análise de diferentes métodos de classificação estatística, visando entender os fundamentos por trás de cada um e suas características. Os métodos investigados foram: regressão logística, linear discriminant analysis, k-nearest neighbours, árvores de classificação, random forests e support vector machines. Após um estudo conceitual de cada método, estes foram aplicados a três diferentes bases de dados: Taiwan Company Bankruptcy, Student Alcohol Consumption e PNAD COVID19. Os modelos foram implementados utilizando o pacote caret, disponível na linguagem R. A partir de um conjunto de métricas como acurácia, ROC-AUC e log loss, foram escolhidos como mais acurados os modelos de gradient boosting e random forests. Assim, concluiu-se que métodos de classificação baseados em ensemble possuem melhor capacidade preditiva de forma geral, apesar de outros métodos também serem capazes de gerarem bons resultados e possuirem outras características vantajosas como interpretabilidade e tempo de execução.

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