Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704 |
Resumo: | For the statistics thesis project, a model adjustment is proposed for unbalanced data, using vehicle financing information, with the response variable being dichotomous, divided into defaulters and non-defaulters. Techniques for variable selection, such as weight of evidence and information value, will be presented, along with the adjustment of logistic regression models for both unbalanced and balanced data, model quality metrics, and an interpretable final classification. The project was developed using the Python programming language. |
id |
SCAR_ed6676794ad8ccddf3d40bfcb140d4ee |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/17704 |
network_acronym_str |
SCAR |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
repository_id_str |
4322 |
spelling |
Oliveira, Larissa TorresMoura, Maria Sílvia de Assishttp://lattes.cnpq.br/9410151859448447http://lattes.cnpq.br/9259557335860115c7bdb63b-c8ff-4ab1-a887-0e71af92b8b52023-04-12T12:56:25Z2023-04-12T12:56:25Z2023-03-28OLIVEIRA, Larissa Torres. Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704For the statistics thesis project, a model adjustment is proposed for unbalanced data, using vehicle financing information, with the response variable being dichotomous, divided into defaulters and non-defaulters. Techniques for variable selection, such as weight of evidence and information value, will be presented, along with the adjustment of logistic regression models for both unbalanced and balanced data, model quality metrics, and an interpretable final classification. The project was developed using the Python programming language.Para o trabalho de conclusão de curso em estatística, é proposto um ajuste de modelo para dados desbalançados, utilizando informações de financiamento de veículos, cuja a variável resposta é dicotômica, dividida em adimplentes e inadimplentes. Será apresentado técnicas de seleção de variáveis, como peso da evidência e valor da informação, ajuste de modelo de regressão logística tanto com os dads desbalanceados e balanceados, métricas de qualidade do modelo e uma classificação final interpretável. O trabalho foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação Python.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEstatística - EsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessClassificaçãoCréditoDados desbalanceadosFinanciamento de veículosRegressão logísticaPythonCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSModelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículosPrediction model for unbalanced data using vehicle financing informationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis60060040e05fac-a464-4708-be23-426f51af3bafreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8810https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/2/license_rdff337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aecMD52ORIGINALTGLTO.pdfTGLTO.pdfapplication/pdf3036436https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/1/TGLTO.pdfbda73739a606b761713494616e406eabMD51TEXTTGLTO.pdf.txtTGLTO.pdf.txtExtracted texttext/plain88459https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/3/TGLTO.pdf.txta788a3b3b6fb120d30b5ece5e0a175cbMD53THUMBNAILTGLTO.pdf.jpgTGLTO.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6464https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/4/TGLTO.pdf.jpg886110d86755c1f6adf4c4afbdd693a4MD54ufscar/177042023-09-18 18:32:36.494oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/17704Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:36Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
Prediction model for unbalanced data using vehicle financing information |
title |
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos |
spellingShingle |
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos Oliveira, Larissa Torres Classificação Crédito Dados desbalanceados Financiamento de veículos Regressão logística Python CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS |
title_short |
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos |
title_full |
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos |
title_fullStr |
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos |
title_full_unstemmed |
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos |
title_sort |
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos |
author |
Oliveira, Larissa Torres |
author_facet |
Oliveira, Larissa Torres |
author_role |
author |
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9259557335860115 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Oliveira, Larissa Torres |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Moura, Maria Sílvia de Assis |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9410151859448447 |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
c7bdb63b-c8ff-4ab1-a887-0e71af92b8b5 |
contributor_str_mv |
Moura, Maria Sílvia de Assis |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Classificação Crédito Dados desbalanceados Financiamento de veículos Regressão logística |
topic |
Classificação Crédito Dados desbalanceados Financiamento de veículos Regressão logística Python CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Python |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS |
description |
For the statistics thesis project, a model adjustment is proposed for unbalanced data, using vehicle financing information, with the response variable being dichotomous, divided into defaulters and non-defaulters. Techniques for variable selection, such as weight of evidence and information value, will be presented, along with the adjustment of logistic regression models for both unbalanced and balanced data, model quality metrics, and an interpretable final classification. The project was developed using the Python programming language. |
publishDate |
2023 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2023-04-12T12:56:25Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2023-04-12T12:56:25Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2023-03-28 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
OLIVEIRA, Larissa Torres. Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704 |
identifier_str_mv |
OLIVEIRA, Larissa Torres. Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704. |
url |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17704 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.confidence.fl_str_mv |
600 600 |
dc.relation.authority.fl_str_mv |
40e05fac-a464-4708-be23-426f51af3baf |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos Estatística - Es |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFSCar |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos Estatística - Es |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSCAR instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) instacron:UFSCAR |
instname_str |
Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
instacron_str |
UFSCAR |
institution |
UFSCAR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
collection |
Repositório Institucional da UFSCAR |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/2/license_rdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/1/TGLTO.pdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/3/TGLTO.pdf.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17704/4/TGLTO.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
f337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aec bda73739a606b761713494616e406eab a788a3b3b6fb120d30b5ece5e0a175cb 886110d86755c1f6adf4c4afbdd693a4 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802136420331028480 |