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Objetivo:

→ Entender como lidar com datasets desbalanceados, aprender novas métricas de avalição e prever transações fraudulentas com base em dados bancários.

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Introdução

Por muitas vezes, utilizar somente a acurácia como métrica de avaliação em modelos de classificação pode não ser a escolha certa a se fazer.

Então, qual seria a escolha certa?

Na verdade, depende! A escolha para as métricas de avaliação do modelo deve ser feita a partir do problema o qual estamos enfrentando. Ou seja, precisamos entender as métricas de negócio (business metric).

Escolher a métrica correta é um passo importante pois nos auxilia a:

• escolhermos qual modelo utilizar
• e quais parâmetros são considerados ideias

Sumário:

Classificação Binária

De forma breve, classificação binária é um dos conceitos mais conhecidos e aplicados no aprendizado de máquina. Seu objetivo? categorizar dados em uma de duas classes distintas, como “positivo” ou “negativo”.