GitHub - bkraffa/desafioclassificacao: Desafio de Classificação do curso de Data Science e Machine Learning da Tera. Em um dataset de mais de 6 milhões de operações bancárias tinhamos um objetivo de realizar a previsão de fraudes. Fazendo uso de um processo de feature engineering que acrescentou 20 features ao modelo, combinado com um resampling feito através do método SMOTE. Para o treinamento criamos três modelos: Regressão Logística, Random Forest e XGBoost. Esses dois últimos performaram com precisão e recall superiores a 99%.

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Desafio de Classificação do curso de Data Science e Machine Learning da Tera. Em um dataset de mais de 6 milhões de operações bancárias tinhamos um objetivo de realizar a previsão de fraudes. Fazendo uso de um processo de feature engineering que acrescentou 20 features ao modelo, combinado com um resampling feito através do método SMOTE. Para o …