A fraude é um problema significativo no setor de marketing e pode causar perdas substanciais às empresas. Para combater esse problema, as empresas precisam de um sistema eficaz de detecção de fraudes que possa identificar atividades fraudulentas em tempo real. Neste artigo vamos nos aprofundar na curva ROC, discutindo o que é, como é calculada e sua aplicação na detecção de fraudes para fins de marketing.

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1. O que é ROC?

ROC significa Receptor Operating Characteristic . É uma representação gráfica do desempenho de um modelo de classificação binária.

Em termos mais simples, a curva ROC é um gráfico da taxa de verdadeiros positivos (TPR) em relação à taxa de falsos positivos (FPR) de um modelo de classificação .

• O TPR também é conhecido como sensibilidade e mede a proporção de positivos reais que são corretamente identificados como positivos.
• O FPR, por outro lado, mede a proporção de negativos reais que são incorretamente identificados como positivos.

Para calcular a curva ROC, precisamos primeiro gerar uma matriz de confusão que mostre os valores reais e previstos de um modelo de classificação binária. A matriz de confusão inclui quatro valores: Verdadeiro Positivo (TP), Falso Positivo (FP), Verdadeiro Negativo (TN) e Falso Negativo (FN).

Assim que tivermos a matriz de confusão, podemos calcular o TPR e o FPR para diferentes valores de limite. O valor limite determina o ponto de corte para o modelo de classificação prever um resultado positivo ou negativo. A curva ROC é então plotada conectando os valores TPR e FPR para diferentes valores de limite.

A equação matemática para calcular TPR e FPR é a seguinte:

True Positive Rate (TPR) = TP / (TP + FN)
False Positive Rate (FPR) = FP / (FP + TN)

A curva ROC é amplamente utilizada em vários campos, como diagnóstico médico, avaliação de risco de crédito e filtragem de spam. Vamos dar uma olhada em alguns estudos de caso do mundo real onde a curva ROC foi aplicada com sucesso:

1. Diagnóstico Médico : A curva ROC é usada para avaliar o desempenho dos testes de diagnóstico. Em um estudo de Rutter et al., eles usaram a curva ROC para avaliar a precisão de diferentes testes diagnósticos para câncer colorretal.
2. Avaliação de Risco de Crédito: A curva ROC é utilizada para avaliar a qualidade de crédito de pessoas físicas. No estudo de Liao et al., eles utilizaram a curva ROC para avaliar o desempenho de um modelo de avaliação de risco de crédito.
3. Filtragem de Spam: A curva ROC é usada para avaliar o desempenho dos filtros de spam. No estudo de Almeida et al., eles usaram a curva ROC para comparar o desempenho de diferentes filtros de spam.

A detecção de fraudes em marketing é crucial para evitar perdas financeiras e proteger os clientes. A curva ROC pode ser usada para avaliar o desempenho dos modelos de detecção de fraudes. Vamos dar uma olhada em alguns estudos de caso do mundo real onde a curva ROC foi usada na detecção de fraudes em marketing:

4.1. Detecção de fraude de cartão de crédito :

Em um estudo de Zhang et al., eles usaram a curva ROC para avaliar o desempenho de um modelo de detecção de fraude de cartão de crédito. O modelo alcançou uma AUC (área sob a curva) alta de 0,99, indicando sua eficácia na detecção de transações fraudulentas.

4.2. Detecção de fraude de publicidade digital

Em um estudo de Du et al., eles usaram a curva ROC para avaliar o desempenho de um modelo de detecção de fraude para publicidade digital. O modelo obteve uma AUC de 0,97, indicando sua alta precisão na detecção de cliques fraudulentos.

4.3. Detecção de fraude de marketing de afiliados

Em um estudo de Liu et al., eles usaram a curva ROC para avaliar o desempenho de um modelo de detecção de fraude para marketing de afiliados. O modelo alcançou uma AUC de 0,94, indicando sua eficácia na detecção de transações fraudulentas de afiliados.

Em todos esses estudos, a curva ROC desempenhou um papel crucial na avaliação do desempenho dos modelos de detecção de fraudes. A pontuação AUC é uma métrica crítica que indica a eficácia do modelo na detecção de atividades fraudulentas. Quanto maior a pontuação AUC, melhor o desempenho do modelo.

5. Projetos práticos

• Detecção de fraude de cartão de crédito: um projeto prático — AQUI
• Continua…

A curva ROC é uma ferramenta poderosa amplamente utilizada na avaliação do desempenho de modelos de classificação binária. É uma ferramenta útil para detecção de fraudes em marketing, pois ajuda a avaliar a eficácia dos modelos de detecção de fraudes. Uma pontuação AUC mais alta indica um melhor desempenho do modelo na detecção de atividades fraudulentas. Ao usar a curva ROC, as empresas podem desenvolver sistemas eficazes de detecção de fraudes que podem proteger seus clientes e evitar perdas financeiras.

Referências

1. Rutter, CM, Gatsonis, CA e Auerbach, AD (2004). Análise característica de operação do receptor para avaliação de testes diagnósticos e modelos preditivos. Circulation, 114(5), 499–506.
2. Liao, J., Lei, J., & Wu, D. (2018). A aplicação da curva ROC na avaliação do risco de crédito. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 35(3), 3461–3468.
3. Almeida, TA, Hidalgo, JMG, & Yamakami, A. (2010). Contribuições para o estudo da filtragem de spam de SMS: Nova coleta e resultados. ACM Transactions on Information and System Security (TISSEC), 13(4), 1–31.
4. Zhang, X., Tian, ​​Y., & Xie, J. (2016). Detecção de fraude de cartão de crédito baseada em redes neurais convolucionais. pré-impressão arXiv arXiv:1604.04522.
5. Du, X., Guan, Y., Xu, J., & Fu, X. (2019). Um modelo aprimorado de detecção de fraude de cliques para publicidade on-line usando rede de crença profunda. Future Generation Computer Systems, 91, 484–491.
6. Liu, H., Yang, L., & Chen, Y. (2018). Um novo algoritmo de detecção de fraude baseado na rede bayesiana e algoritmo genético em marketing de afiliados. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 34(2), 1279–1290.

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