Aprimoramento de modelos para detecção de conluios em licitações públicas brasileiras com variáveis estatísticas e modelos explicáveis
Resumo
Conluios são acordos ou combinações secretas entre duas ou mais partes, geralmente para enganar ou prejudicar terceiros. A prática de conluios em licitações públicas perturba o equilíbrio de preços do mercado, impactando negativamente tanto os custos quanto a qualidade dos serviços públicos. Neste estudo, propõe-se uma metodologia para aprimorar os modelos de classificação de conluio, utilizando variáveis estatísticas combinadas com a análise de modelos explicáveis para melhor interpretação dos resultados. Os resultados mostraram uma sensível melhora de 1 a 4\% na predição, exceto para o algoritmo de árvore de decisão.
Palavras-chave:
conluio, licitação, licitações, estatística, aprimoramento, SHAP, modelos explicáveis, aprendizado de máquina, árvore de decisão, regressão logística, naive bayes, support vector machine, SVM, random forest, multilayer perceptron, MLP, adaboost, quadratic discriminant analysis, QDA, ridge
Referências
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Publicado
14/10/2024
Como Citar
SCORALICK, Lucas D.; BRANDÃO, Diego N.; BELLOZE, Kele T..
Aprimoramento de modelos para detecção de conluios em licitações públicas brasileiras com variáveis estatísticas e modelos explicáveis. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 39. , 2024, Florianópolis/SC.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 680-686.
ISSN 2763-8979.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243170.