Modelos de classificação de fraudes a partir de dados gerados via ClearSale

Este repositório contém os códigos gerados para trabalho de conclusão de curso em Data Science e Analytics - USP/ESALQ em 2024.

Os Modelos estão divididos entre rand_for para random forest e reg_log para regressão logística, tendo dentre estes, os simples foram testados com dados sem balanceamento SMOTE e smote com o uso do método.

Geração dos dados:

Análise do dataset

Modelo de Regressão logística:

Teste simples

Teste Smote

Modelo de Random Forest:

Teste simples

Teste smote