Utilização de técnicas de classificação em conjunto de dados sobre inclusão financeira: um estudo baseado em países latino-americanos

Autores

  • Pâmela Rodrigues Venturini de Souza Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Londrina
  • Bruno Gigioli Tomazi Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Londrina
  • Bruno Samways dos Santos Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Londrina

DOI:

https://doi.org/10.47456/bjpe.v8i1.37019

Palavras-chave:

Mineração de Dados, Classificação, Inclusão Financeira, América Latina

Resumo

A inclusão financeira é importante para reduzir a pobreza e proporcionar um crescimento econômico inclusivo, principalmente comparando grupos com grande desigualdade social. Este artigo utilizou a pesquisa Global Financial Inclusion (Global Findex) da World Bank Group para comparar técnicas de aprendizado de máquina na classificação de homens e mulheres quanto ao uso de serviços financeiros. Para isso, utilizou-se os classificadores Árvore de decisão, -vizinhos mais próximos, Naïve Bayes e Floresta randômica, e avaliadas as métricas de acurácia, precisão, sensibilidade, f1-score e área sob a curva Receiver Operating Characteristic (ROC). Verificou-se que todas as técnicas (exceto por Naïve Bayes) obtiveram uma acurácia próxima a 70%, sensibilidade próxima a 88% e precisão acima dos 72% na maioria dos parâmetros investigados. Quanto à área sob a curva ROC, a Floresta randômica atingiu 0,77, superando as outras técnicas nesta avaliação.

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Biografia do Autor

Pâmela Rodrigues Venturini de Souza, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Londrina

Possui ensino-medio-segundo-graupelo INSTITUTO FEDERAL DE EDUCACAO, CIENCIA E TECNOLOGIA DO PARANA(2016). Atualmente é Estagiária do Sonoco do Brasil. Tem experiência na área de Engenharia de Produção. (Texto gerado automaticamente pela aplicação CVLattes)

Bruno Gigioli Tomazi, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Londrina

Graduando em Engenharia de Produção

Bruno Samways dos Santos, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Londrina

Graduado em Engenharia de Produção com ênfase em Controle e Automação pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campus Ponta Grossa (UTFPR-PG), mestre em Engenharia de Produção pela mesma universidade e doutor em Engenharia de Produção e Sistemas pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). É professor efetivo do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Tecnológica Federal do Paraná do Campus Londrina (UTFPR - LD) e desempenha o cargo de Coordenador Substituto do Curso de Engenharia de Produção. É pesquisador líder do Grupo de Pesquisa em Otimização e Mineração de Dados (GPOMD), atuando na linha de pesquisa em mineração de dados, com ênfase em problemas de classificação e clusterização em diversas áreas. Tem interesse em modelos de otimização, técnicas de machine learning para variadas aplicações, como educação, saúde pública, serviços e indústrias. (Texto informado pelo autor)

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Publicado

14.02.2022

Como Citar

Souza, P. R. V. de, Tomazi, B. G., & Santos, B. S. dos. (2022). Utilização de técnicas de classificação em conjunto de dados sobre inclusão financeira: um estudo baseado em países latino-americanos. Brazilian Journal of Production Engineering, 8(1), 73–91. https://doi.org/10.47456/bjpe.v8i1.37019

Edição

v. 8 n. 1 (2022): Número Regular (Janeiro - Março)

Seção

PESQUISA OPERACIONAL

Licença

Copyright (c) 2022 Brazilian Journal of Production Engineering - BJPE

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