Algoritmos de Classificação Aplicados ao Controle Interno em Economicidade de Combustíveis – Um Estudo de Caso na Polícia Militar de Pernambuco

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Ailton de Souza Leite
https://orcid.org/0000-0002-7880-7942
André Luiz da Silva Xavier
https://orcid.org/0000-0001-5727-2427
George Fragoso Andrade
http://orcid.org/0000-0003-1022-8853
Igor Vitor Teixeira
https://orcid.org/0000-0002-5334-884X
Rubens Karman Paula da Silva
https://orcid.org/0000-0001-9388-9889

Resumo

Este artigo apresenta técnicas de aprendizagem de máquina para identificar não conformidades no consumo de combustível dos veículos da Polícia Militar de Pernambuco - PMPE. Em sintonia com a PMPE, a Comissão Permanente de Auditoria - CPA, tem por objetivo avaliar o desempenho da gestão operacional analisando os indicadores de eficiência, eficácia e efetividade relacionadas às atividades operacionais, prezando pela qualidade da gestão financeira, patrimonial, combustíveis, materiais bélicos, almoxarifado e recursos humanos. Nesse sentido, a base de dados utilizada refere-se ao período de 2017 a 2020, com 18 atributos e mais de 900 mil registros de abastecimentos. Dos 124 modelos distintos, a pesquisa utilizou os modelos com maior frequência absoluta. Sendo estes: SPIN, SPACEFOX, XRE 300, HILUX e S10, distribuídos no interior do estado, Região Metropolitana do Recife - RMR e capital. Após as etapas de mineração dos dados, a base foi segmentada em 70% para treino (472.155 registros) e 30% para testes (202.353 registros). Em seguida, foram aplicadas técnicas de grid search, para avaliação dos classificadores Naive Bayes, KNN e Random Forest, considerando as métricas de acurácia, sensibilidade e precisão. O KNN foi o classificador que apresentou o melhor desempenho. Enquanto que, o Naive Bayes apresentou os piores resultados, obtendo uma acurácia inferior aos demais (94,30%).

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Como Citar
Leite, A., da Silva Xavier, A., Andrade, G., Teixeira, I., & Paula da Silva, R. (2021). Algoritmos de Classificação Aplicados ao Controle Interno em Economicidade de Combustíveis – Um Estudo de Caso na Polícia Militar de Pernambuco. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 6(5), 27-36. Recuperado de http://revistas.poli.br/~anais/index.php/repa/article/view/1751
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics