Balanceamento de Classes. Ao final das etapas anteriores, os contratos possuem dois tipos de estados: contrato ja´ cancelado e contrato na˜o cancelado. Como a frequeˆncia de contratos ativos e´ maior que a de contratos cancelados, a quantidade entre essas duas classes possui diferenc¸as significativas. Visto que o desbalanceamento entre as classes pode influenciar em uma performance menor dos algoritmos classificadores [17], o objetivo da etapa de Balanceamento de Classes e´ definir uma estrate´gia para balancear os contratos. Como te´cnica padra˜o para solucionar o desbalanceamento, optou-se pelo undersampling aleato´rio, por ser considerado uma das te´cnicas/estrate´gias mais efetivas [18]. Pore´m, devido a diversidade de te´cnicas existentes, com distintas abordagens para atacar o problema, e´ realizada tambe´m uma comparac¸a˜o entre os resultados obtidos ao se utilizar cada uma das seguintes es- trate´gias: undersampling aleato´rio, oversampling aleato´rio, SMOTE e SMOTE+undersampling. A comparac¸a˜o e´ realizada de acordo com as me´tricas de precisa˜o e recall alcanc¸adas por cada te´cnica.
