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Título: Algoritmo de random forest aplicado a la detección de fraude en el sistema bancario ecuatoriano
Autor: Pérez Tatamués, Edith Andrea
Palabras clave: SISTEMA BANCARIO
ECUADOR
PROBABILIDAD - ESTADÍSTICA
Fecha de publicación: 11-dic-2019
Editorial: Quito, 2019.
Citación: Pérez Tatamués, E.A.(2019). Algoritmo de random forest aplicado a la detección de fraude en el sistema bancario ecuatoriano. 153 hojas. Quito : EPN.
Resumen: The purpose of this study is the construction of a statistical model, through which the probability that the client of a banking institution has to carry out fraud after granting some type of credit is estimated. For the elaboration of the model a modern methodology is contemplated based on measures of association, divergence measures, resampling and the machine learning technique known as Random Forest. In addition, the methodology used for the construction of the model will be implemented in the statistical software R, thus allowing to obtain the results automatically and saving a great amount of time.
Descripción: El presente estudio tiene como finalidad la construcción de un modelo estadístico, a través del cual se estime la probabilidad que tiene el cliente de una institución bancaria de realizar fraude luego de la concesión de algún tipo de crédito. Para la elaboración del modelo se contempla una metodología moderna basada en medidas de asociación, medidas de divergencia, remuestreo y la técnica de machine learning conocida como Random Forest. Además, la metodología utilizada para la construcción del modelo será implementada en el software estadístico R, permitiendo así obtener los resultados automáticamente y salvando una gran cantidad de tiempo.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/20592
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Matemáticas (MAT)

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