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Orientadores: Antonio Carlos Moretti, Márcia Aparecida Gomes Ruggiero / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-26T18:03:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Caetano_Mateus_M.pdf: 1249293 bytes, checksum: f8adb755363291250261872ea756f58c (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Técnicas para solucionar problemas de classificação têm aplicações em diversas áreas, como concessão de crédito, reconhecimento de imagens, detecção de SPAM, entre outras. É uma área de intensa pesquisa, para a qual diversos métodos foram e continuam sendo desenvolvidos. Dado que não há um método que apresente o melhor desempenho para qualquer tipo de aplicação, diferentes métodos precisam ser comparados para que possamos encontrar o melhor ajuste para cada aplicação em particular. Neste trabalho estudamos seis diferentes métodos aplicados em problemas de classificação supervisionada (onde há uma resposta conhecida para o treinamento do modelo): Regressão Logística, Árvore de Decisão, Naive Bayes, KNN (k-Nearest Neighbors), Redes Neurais e Support Vector Machine. Aplicamos os métodos em três conjuntos de dados referentes à problemas de concessão de crédito e seleção de clientes para campanha de marketing bancário. Realizamos o pré-processamento dos dados para lidar com observações faltantes e classes desbalanceadas. Utilizamos técnicas de particionamento do conjunto de dados e diversas métricas, como acurácia, F1 e curva ROC, com o objetivo de avaliar os desempenhos dos métodos/técnicas. Comparamos, para cada problema, o desempenho dos diferentes métodos considerando as métricas selecionadas. Os resultados obtidos pelos melhores modelos de cada aplicação foram compatíveis com outros estudos que utilizaram os mesmos bancos de dados / Abstract: Techniques for classification problems have applications on many areas, such as credit risk evaluation, image recognition, SPAM detection, among others. It is an area of intense research, for which many methods were and continue to be developed. Given that there is not a method whose performance is better across any type of problems, different methods need to be compared in order to select the one that provides the best adjustment for each application in particular. In this work, we studied six different methods applied to supervised classification problems (when there is a known response for the model training): Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayes, KNN (k-Nearest Neighbors), Neural Networks and Support Vector Machine. We applied these methods on three data sets related to credit evaluation and customer selection for a banking marketing campaign. We made the data pre-processing to cope with missing data and unbalanced classes. We used data partitioning techniques and several metrics, as accuracy, F1 and ROC curve, in order to evaluate the methods/techniques performances. We compared, for each problem, the performances of the different methods using the selected metrics. The results obtained for the best models on each application were comparable to other studies that have used the same data sources / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestra em Matemática Aplicada