MACHINE LEARNING · PROJETO 10
Projeto 08 · Machine Learning
Modelo Machine Learning · Fraude com K-means
Clustering não supervisionado com K-means para deteção de fraude com cartões de crédito.
CONTEXTO E OBJETIVO
Explorar se uma técnica não supervisionada consegue separar comportamentos transacionais compatíveis com padrões de fraude.
DADOS E DIAGNÓSTICO
- Utilização de variáveis transacionais para construir grupos de comportamento.
- Aplicação de K-means para segmentar observações sem utilizar uma etiqueta prévia.
- Leitura de perfis de cluster para identificar segmentos com sinais atípicos.
ENTREGA E APRENDIZAGEM
A entrega compara uma implementação em SPSS Modeler com uma versão em Python, mostrando o valor do clustering como ferramenta exploratória para fraude.