Fusión combinatoria en validación para detectar fraudes desbalanceados
Mejora la detección de fraudes con CFA: supera modelos individuales en AUC-ROC, AUPRC y F1. Ideal para datos desbalanceados.
Mejora la detección de fraudes con CFA: supera modelos individuales en AUC-ROC, AUPRC y F1. Ideal para datos desbalanceados.
Descubre cómo combinar FT-Transformer y XGBoost con stacking para predecir el abandono de clientes en datos estructurados con alta precisión.