Avaliação do uso de classificadores para verificação de atendimento a critérios de seleção em programas sociais

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Santos, Cinara de Jesus
• Orientador(a): Hippert, Henrique Steinherz
• Banca de defesa: Freguglia, Ricardo da Silva , Oliveira, Fabrízzio Condé de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Algoritmos classificadores; Predição; Regressão logística; Árvore de decisão; Redes neurais articias; Classificadores binários; Classification algorithms; Prediction; Logistic regression; Decision trees; Artificial neural networks; Binary classifiers
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/5582

Classificadores são separadores de grupos que mediante determinadas características organiza os dados agrupando elementos que apresentem traços semelhantes, o que permite reconhecimento de padrões e identificação de elementos que não se encaixam. Esse procedimento de classificação e separação pode ser observado em processos do cotidiano como exames (clínicos ou por imagem), separadores automáticos de grãos na agroindústria, identificador de probabilidades, reconhecedores de caracteres, identificação biométrica - digital, íris, face, etc. O estudo aqui proposto utiliza uma base de dados do Ministério do Desenvolvimento Social e Combate a Fome (MDS), contendo informações sobre beneficiários do Programa Bolsa Família (PBF), onde contamos com registros descritores do ambiente domiciliar, grau de instrução dos moradores do domicílio assim como o uso de serviços de saúde pelos mesmos e informações de cunho financeiro (renda e gastos das famílias). O foco deste estudo não visa avaliar o PBF, mas o comportamento de classificadores aplicados sobre bases de caráter social, pois estas apresentam certas particularidades. Sobre as variáveis que descrevem uma família como beneficiária ou não do PBF, testamos três algoritmos classificadores - regressão logística, árvore binária de decisão e rede neural artificial em múltiplas camadas. O desempenho destes processos foi medido a partir de métricas decorrentes da chamada matriz de confusão. Como os erros e acertos de uma classe n˜ao s˜ao os complementares da outra classe é de suma importância que ambas sejam corretamente identificadas. Um desempenho satisfatório para ambas as classes em um mesmo cenário não foi alçado - a identificação do grupo minoritário apresentou baixa eficiência mesmo com reamostragem seguida de reaplicação dos três processos classificatórios escolhidos, o que aponta para a necessidade de novos experimentos.