Abordagem Híbrida Baseada em Clusterização e Classificação para Otimizar a Previsão de Risco de Crédito - Silva Filho, Vanderlei Gomes da; Silva, Martony Demes da (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16277, 2025)
A inadimplência causa bilhões em perdas ao setor financeiro, exigindo métodos preditivos eficazes. Este estudo avalia uma abordagem híbrida que combina clusterização (K-Means) e classificação supervisionada (Regressão Logística, Árvore de Decisão e XGBoost) para melhorar a previsão de risco de crédito. Usando a base German Credit Data em três cenários, a segmentação tradicional aumentou o F1-score em até 6% e o AUC-ROC em 4% em certos clusters, superando métodos convencionais. A pesquisa apoia sistemas de crédito mais precisos, reduzindo inadimplência e ampliando a inclusão.