Detecção de fraudes na distribuição de energia elétrica utilizando support vector machine

• Autor(a) principal: Silva,Vinícius Dornela
• Data de Publicação: 2007
• Outros Autores: Scarpel,Rodrigo Arnaldo
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612007000200003
• topic: fraud detection; support vector machine; classification models

Os mais variados setores da economia estão sujeitos às fraudes cometidas pelos seus próprios clientes. No setor de distribuição de energia elétrica não é diferente. Muitas técnicas no campo estatístico foram desenvolvidas para detectar atividades fraudulentas, baseando-se em classificações das observações. A solução é obtida utilizando um processo de indução para se construir um sistema capaz de deduzir respostas de fenômenos que já tenham sido observados anteriormente. O método quantitativo mais empregado na classificação de observações é a Análise Discriminante Linear. Recentemente, como alternativa a essa técnica, surgiu o Support Vector Machine (SVM). O objetivo do presente trabalho foi treinar e testar um modelo utilizando o SVM para a classificação de clientes de uma distribuidora de energia elétrica, fazendo uma comparação de eficiência e qualidade vis-à-vis a Análise Discriminante Linear.