Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Migliato, Luiz Felipe Casali
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial Intelligence; Árvores de decisão; CatBoost; Decision trees; Inteligência Artificial; Random Forest; XGBoost; XGBOOST, CatBoost.
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/

A predição de resultados futuros através do uso da inteligência artificial é uma aplicação relevante em diversas áreas, como a industrial, financeira, agronegócio, entre outras. A aplicação de inteligência artificial interpretável pode trazer um conhecimento adicional dos dados para os especialistas, além de poder ser traduzida em vantagem competitiva pelas empresas que a utiliza. Dessa forma, para os Leilões de Transmissão da ANEEL buscou-se investigar a capacidade preditiva de quatro algoritmos de Aprendizado de Máquina interpretáveis, mais especificamente Árvore de Decisão, Random Forest, XGBoost e CatBoost, em contextos gerados a partir de diferentes métodos de seleção de variáveis. A comparação e a avaliação do desempenho dos modelos gerados por esses algoritmos foram feitas a partir das métricas RMSE e R 2 , bem como o teste de hipótese de Friedman e o teste post-hoc de Nemenyi. Os resultados demonstraram que o contexto mais adequado foi o CatBoost com todas as variáveis. Assim, foi estudada a interpretabilidade do modelo através das árvores geradas e os atributos mais destacados, além de ser aplicado para predizer deságios em lotes de Leilões da ANEEL utilizando dados reais não visto.