Adaptações do extreme gradient boosting para base de dados desbalanceadas com aplicação em credit scoring (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: SUZUKI, ADRIANO KAMIMURA - ICMC ; FERREIRA, GABRIEL ALMEIDA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: BANCO DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ALGORITMOS
- Keywords: Credit Scoring; GBoost; Dados Desbalanceados; Balanceamento dos Dados
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Conference titles: Reunião da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBRAS
-
ABNT
FERREIRA, Gabriel Almeida e SUZUKI, Adriano Kamimura. Adaptações do extreme gradient boosting para base de dados desbalanceadas com aplicação em credit scoring. Sigmae. Alfenas: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2473/1958. Acesso em: 14 abr. 2026. , 2024 -
APA
Ferreira, G. A., & Suzuki, A. K. (2024). Adaptações do extreme gradient boosting para base de dados desbalanceadas com aplicação em credit scoring. Sigmae. Alfenas: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2473/1958 -
NLM
Ferreira GA, Suzuki AK. Adaptações do extreme gradient boosting para base de dados desbalanceadas com aplicação em credit scoring [Internet]. Sigmae. 2024 ; 13( 4): 165-178.[citado 2026 abr. 14 ] Available from: https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2473/1958 -
Vancouver
Ferreira GA, Suzuki AK. Adaptações do extreme gradient boosting para base de dados desbalanceadas com aplicação em credit scoring [Internet]. Sigmae. 2024 ; 13( 4): 165-178.[citado 2026 abr. 14 ] Available from: https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2473/1958 - On three-parameter exponential distribution: properties, bayesian and non-bayesian estimation based on complete and censored samples
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