Sistemas de cartão de crédito são alvo de diversos ataques, tentativas fraudes e estelionato. Com o advento de tecnicas de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrão, é possível identificar uma provável transação fraudulenta e entregar uma contra resposta tanto a nível técnico, como um bloqueio temporário da conta, quanto a nível legal, em que o fraudador responderá legalmente ante a justiça.
Neste trabalho, será realizado a visualização, análise e o aprendizado supervisionado no dataset Credit Card Fraud, os objetivos a serem alcançados neste trabalho são:
- Realizar análise exploratória de dados
- Realizar o pré-processamento dos dados
- Treinar os modelos de forma independente
- Avaliar os modelos de forma independente
- Realizar o benchmark de cada modelo de machine learning
- Juntar os classificadores para uma possível melhor aferição
- Realizar a otimização de hiperparametros para cada um dos modelos simples treinado
- Criar nova junção de classificadores otimizados
- Verificar quais as features mais importantes para a classificação