Métodos de Machine Learning aplicados à modelagem preditiva de Cancelamentos de Clientes para Seguros de Vida

Thaís Tuyane de Azevedo.

18/06/2018

Orientador: Pedro Carvalho Loureiro de Souza.

Banca: Diogo Abry Guillén. Flavio Erthal Abdenur.

Métodos de Machine Learning aplicados à modelagem preditiva de Cancelamentos de Clientes para Seguros de Vida

Nível: Mestrado Profissional

O objetivo deste estudo foi explorar o problema de churn em seguros de vida, no sentido de prever se o cliente irá cancelar o produto nos próximos 6 meses. Atualmente, métodos de machine learning vêm se popularizando para este tipo de análise, tornando-se uma alternativa ao tradicional método de modelagem da probabilidade de cancelamento através da regressão logística. Em geral, um dos desafios encontrados neste tipo de modelagem é que a proporção de clientes que cancelam o serviço é relativamente pequena. Para isso, este estudo recorreu a técnicas de balanceamento para tratar a base naturalmente desbalanceada – técnicas de undersampling, oversampling e diferentes combinações destas duas foram utilizadas e comparadas entre si. As bases foram utilizadas para treinar modelos de Bagging, Random Forest e Boosting, e seus resultados foram comparados entre si e também aos resultados obtidos através do modelo de Regressão Logística. Observamos que a técnica SMOTE-modificado para balanceamento da base, aplicada ao modelo de Bagging, foi a combinação que apresentou melhores resultados dentre as combinações exploradas.

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