MACHINE LEARNING: PREDIZENDO RISCO DE CRÉDITO - Pereira Melo, Rafael Almeida; Sales Guimarães, Paulo Henrique; Pereira Melo, Marcel Irving (Sigmae, 2024)
O propósito deste artigo é empregar técnicas de Machine Learning para desenvolver modelos de classificação aplicados a dados de risco de crédito. Para atingir esse objetivo, utilizou-se o software R, implementando diversas metodologias, tais como Regressão Logística, Regressão Logística com Stepwise, Bagging, Random Forest e Árvores de Decisão. A métrica escolhida para a avaliação comparativa dos modelos foi a Acurácia e AUC (área abaixo da curva). Este estudo busca explorar a eficácia dessas abordagens em prever e classificar riscos de crédito, contribuindo para uma compreensão mais aprofundada e uma aplicação prática de técnicas de aprendizado de máquina no contexto financeiro.