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dc.creatorRodrigues, Luis Alexandrept_BR
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:51Z-
dc.date.accessioned2016-07-19T23:00:14Z-
dc.date.available2014-10-07pt_BR
dc.date.available2016-07-19T23:00:14Z-
dc.date.issued2014-08-05pt_BR
dc.identifier.citationRODRIGUES, Luis Alexandre. Combinação de classificadores para detecção de fraudes em sinistros de automóveis.. 2014. 80 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2014.por
dc.identifier.urihttp://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/1443-
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/13086-
dc.description.abstractThis 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.eng
dc.description.sponsorshipUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectdetecção de fraudepor
dc.subjectcombinação de classificadorespor
dc.subjectmineração de dadospor
dc.subjectfraud detectioneng
dc.subjectmulti classifiereng
dc.subjectdata miningeng
dc.titleCombinação de classificadores para detecção de fraudes em sinistros de automóveis.por
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.description.resumoEste trabalho apresenta um processo para detectar casos suspeitos de fraude em conjunto de dados com sinistros de automóvel, em que é avaliada a economia financeira gerada por ele. Devido ao fato de um processo de detecção apresentar erros de classificação, é necessário avaliar a economia financeira apresentada pelo processo e não somente a sua precisão na detecção de casos suspeitos de fraude. Este processo utiliza a combinação de classificadores, sendo Árvore de Decisão C4.5, Naive Bayes e Support Vector Machine, construídos por amostras do conjunto de dados com sinistros de automóvel. Desta forma, o processo definido por este trabalho pode obter o equilíbrio entre a precisão da classificação e a economia financeira.por
dc.contributor.advisor-co1Lopes, Paulo Batistapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1993219010204539por
dc.contributor.advisor1Omar, Nizampt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2067336430076971por
dc.contributor.referee1Oliveira, Pedro Paulo Balbi dept_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9556738277476279por
dc.contributor.referee2Pimentel, Edson Pinheiropt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6163089025212520por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3791/Luis%20Alexandre%20Rodrigues.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1443/1/Luis%20Alexandre%20Rodrigues.pdf
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