Combinação de classificadores para detecção de fraudes em sinistros de automóveis.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Rodrigues, Luis Alexandre lattes
Orientador(a): Omar, Nizam lattes
Banca de defesa: Oliveira, Pedro Paulo Balbi de lattes, Pimentel, Edson Pinheiro lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Programa de Pós-Graduação: Engenharia Elétrica
Departamento: Engenharia Elétrica
País: BR
Palavras-chave em Português:
detecção de fraude
combinação de classificadores
mineração de dados
Palavras-chave em Inglês:
fraud detection
multi classifier
data mining
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24357
Resumo: This work presents a process to detect suspected cases of fraud at automobile claims dataset, which is evaluated the economic created by it. Because of a detection process presenting misclassific ation, it is necessary to evaluate the financial economy made by the process not only its accuracy in detecting suspected cases of fraud. This process uses a combination of classifiers, with C4.5 Decision Tree, Naive Bayes and Support Vector Machine, const ructed by samples of the data set with automobile claims. This way, the process defined by this work can obtain the balance between the accuracy of classification and the financial economy.
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