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Márcia Estrela Esteves
1 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Detecção de fraudes na distribuição de energia elétrica utilizando support vector machine Vinícius Dornela Silva Rodrigo Arnaldo Scarpel Instituto Tecnológico de Aeronáutica/IEMB Instituto Tecnológico de Aeronáutica/IEMB Abstract Several economics sectors are exposed to fraud made by their own customers. At the Electrician Distribution segment is not different. Several techniques in statistical fields were developed to detect illegal activities, relied in observation classification. The empiric events modeling always become a challenge to get solution in engineering projects. The solution is achieved using a induction process to built a system able to bring up the answer of a previously observed event. The Linear Discriminate Analysis is the quantitative method most used. Recently, an alternative approach arises: The Support Vector Machine (SVM). This paper objectives is train and test a model built using SVM to point out the customers that are performing frauds given the customers company (an Electrician Distribution) data base, doing a efficiency and quality confrontation vis-à-vis the Linear Discriminate Analysis. Resumo 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. Keywords: fraud detection, support vector machine, classification models Title: Fraud detection in energy distribution using support vector machine 2007 Associação Portuguesa de Investigação Operacional
2 140 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Introdução Fraudes cometidas por consumidores tornaram-se tema extremamente comum no cenário atual. Muitos setores da economia são afetados por atividades ilícitas. Exemplos claros acontecem em empresas de telecomunicações operadoras de celular (aparelhos clonados) e provedores de internet (ligações não autorizadas), empresas de seguros e planos de saúde (falsificação de óbitos e de receitas de medicamentos). As fraudes representam perdas significativas de receita para as empresas. As perdas são representadas pelo consumo gratuito dos produtos e/ou serviços oferecidos, pelos danos causados nos ativos das empresas e, também, por gastos associados a processos judiciais em que os clientes fraudadores devem ser submetidos, onde nem sempre a parte vitoriosa é a empresa lesada. No setor de distribuição de energia elétrica não é diferente. As ligações clandestinas acontecem por todas as partes e causam perdas relevantes para as companhias distribuidoras. Além das perdas devido ao consumo ilegal, freqüentemente, ocorrem perdas por danificação de ativos (sobrecarga do sistema, queda de tensão e aumento de taxa de manutenção), por realização de inspeções e por acidentes envolvendo o fraudador e o sistema elétrico, que danificam as instalações e, que também, podem provocar a morte de pessoas. No Brasil, a ocorrência das ligações clandestinas é um fenômeno de intensa penetração. Segundo a Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica, em amostra com as 18 principais companhias de distribuição de energia do país, detentoras de cerca de 81% da energia elétrica distribuída nacionalmente, o índice nacional de perda comercial (energia requerida / energia consumida), através de ligações ilegais e fraudes, esteve em 5,0%, em 2004, nível ainda considerado alto, já que o padrão mundial é de 1%. Esses números representam perdas significativas de receita. Em um levantamento realizado pela Agência Nacional de Energia Elétrica, com 26 distribuidoras de energia, as perdas comerciais representavam 4,19% do total de energia produzido em MWh pelas companhias (montante equivalente a R$ ,00) e, em algumas empresas, a participação das perdas comerciais atingiram mais de 15% (Figura 1). Cientes destes números, o problema tornou-se preocupante para as distribuidoras. Assim, programas de detecção e combate a fraudes foram criados e são tidos como prioridade para as empresas de distribuição de energia elétrica. De acordo com Boccuzzi (2005), são diversas as soluções propostas para reduzir a incidência de fraudes como o desenvolvimento de mecanismos que propiciem aumento/eficiência das inspeções contra fraudes; a conscientização da população e criação de linhas diretas para denúncia; a criação de parcerias entre órgãos, permitindo o cruzamento das bases de dados de departamentos de impostos, polícia, defesa do consumidor, dentre outros, aumentando o rigor dos processos judiciais contra fraudadores, por exemplo, reclamando por compensações financeiras e reduzir a flexibilidade dos acordos judiciais. Ainda segundo o autor a AES Eletropaulo planeja, para 2005, gastos de cerca de R$ 43,5 milhões em ações de combate ao furto e fraude de energia elétrica. No que diz respeito ao desenvolvimento de mecanismos que propiciem aumento / eficiência das inspeções contra fraudes é muito comum o desenvolvimento de modelos de classificação que auxiliem na busca por prováveis fraudadores. A Figura 2 ilustra o funcionamento do mecanismo de detecção de fraudes, em que um modelo aponta, dentre os clientes de uma empresa, os prováveis fraudadores. No passado, os modelos de classificação mais utilizados eram os baseados em regras e apresentavam, dessa forma, uma grande limitação, já que as regras utilizadas nem sempre eram geradas, empiricamente, a partir de bases de dados existentes, mas sim, por meio de regras julgamentais, diminuindo a confiabilidade desses mecanismos.
3 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Segundo Scarpel (2005), recentemente, novos mecanismos foram desenvolvidos como as técnicas de mineração de dados, de reconhecimento de padrões, estatísticas e de inteligência artificial e, estão sendo utilizadas de forma crescente na formação de modelos de detecção de fraudes, onde as regras são geradas a partir dos dados históricos de casos comprovados de fraudes. Figura 1: Distribuidoras de energia elétrica com maiores perdas comerciais e técnicas, em MWH e R$, entre janeiro/2003 e abril/2005 Figura 2: Esquema ilustrativo do mecanismo de detecção de fraudes O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo para detecção de fraudes em sistemas de distribuição de energia elétrica utilizando support vector machine (SVM),
4 142 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) para indicar, dentre a lista de clientes, os mais prováveis de estarem cometendo fraude e, conseqüentemente, quais devem ser inspecionados. O desempenho do modelo desenvolvido será comparado ao desempenho da técnica análise discriminante linear que, historicamente, é o método quantitativo mais utilizado na criação de modelos de classificação. 2 O Método Empregado A modelagem de fenômenos empíricos sempre representou desafios para soluções de problemas em engenharia. Nesse tipo de modelagem, um processo de indução é utilizado para se construir um sistema capaz de deduzir respostas de fenômenos que já tenham sido observados anteriormente. A análise discriminante é o método quantitativo muito empregado para este propósito, por ser um método de fácil implementação e que apresenta uma performance aceitável. Uma alternativa a este método é o uso do support vector machine (SVM). O SVM é uma técnica de programação matemática desenvolvida por Vladimir Vapnik [Vapnik, 1998] e que vem sendo utilizada de forma crescente, devido aos muitos recursos atrativos e promissora performance empírica. Sua formulação incorpora o princípio da Minimização de Risco Estrutural (SRM), diferentemente, de técnicas mais tradicionais que utilizam o principio da Minimização de Risco Empírico (ERM), o que promove ao SVM maior generalização [Gunn, 1998]. A utilização de SVM é crescente, principalmente, na área de reconhecimento de padrões. Alguns trabalhos desenvolvidos neste área são os de Guyon et al. (2002), Bin et al. (2000), Bradley e Mangasarian (2000) e Byvatov e Schneider (2003). Segundo Vapnik (1999), o SVM é um procedimento construtivo universal de aprendizagem baseado em statistical learning theory. O termo universal significa que o SVM pode ser utilizado para o aprendizado de várias representações como as funções de base radial, splines e funções polinomiais. O problema de classificação pode ser apresentado considerando um problema de classificação binária (duas classes apenas) sem perda de generalidade. Assim, o objetivo é separar as observações em dois grupos, utilizando uma função que tenha sido deduzida de exemplos disponíveis e que seja capaz de separar futuras observações com uma certa precisão. Exemplificando, para uma amostra de dados (Figura 3) que possa ser separada por hiperplanos lineares, existem inúmeras possibilidades de resposta, mas apenas uma que maximiza a margem (maximiza a distância entre o hiperplano e o ponto mais próximo de cada classe). É importante observar que podemos utilizar hiperplanos não lineares também para fazer a separação da amostra. Figura 3: Possíveis hiperplanos de separação para uma amostra de dados
5 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Caso 1: Separação Linear Tratando-se de classificação binária, o problema é achar uma função paramétrica, linear ou não, para um hiperplano de separação dos pontos em dois conjuntos no R m, em que m é o número de dimensões existentes. No caso onde o problema seja separável por um hiperplano linear com um conjunto de N observações x i = (x i1,..., x in ) e respostas binárias yi -1,1 têm-se três hiperplanos: 1. Hiperplano de Separação: H 0 : y = w t x + b = 0 que separa as observações. 2. Hiperplano Superior: H 1 : y = w t x + b = +1 que é definido por pelo menos 1 ponto pertencente ao grupo com y = Hiperplano Inferior: H 2 : y = w t x + b = -1 que é definido por pelo menos 1 ponto pertencente ao grupo com y = -1. A Figura 4 ilustra os hiperplanos de separação, superior e inferior no espaço m=2. Os pontos que definem os hiperplanos H 1 e H 2 são chamados de support vectors e a orientação do plano de separação (H 0 ) é feita de forma que a distância entre H 1 e H 2 seja máxima. x 2 y = w t x + b = +1 y = w t x + b = 0 y = w t x + b = -1 1 w x 1 Figura 4: Hiperplanos de separação para o caso m=2 2 2 Uma vez que a distância entre os hiperplanos H 1 e H 2 é calculada por D( H1, H2) = = w w t w e o objetivo é encontrar os parâmetros w que maximizem essa distância. Desta forma, define-se a função objetivo do problema como 1 t Minimizar Z = w w (1) 2 Como restrições, ao problema separável por um hiperplano linear, para que não hajam pontos entre H 1 e H 2, têm-se w t x - b +1 para y = +1 e w t x - b -1 para y = -1. Essas duas restrições podem ser combinadas fazendo-se com que a formulação matemática desse problema tenha como restrição t y( w x b) + 1 (2) Assim, o problema de separação tem m+1 incógnitas (w 1,,w M,b). A estimativa dos parâmetros é definida pelos pontos sobre H 1 e H 2, chamados de support vectors, de forma que os outros pontos podem ser movidos livremente sem alterar o resultado da otimização.
6 144 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Caso 2: Não Linearmente Separáveis Na maioria das situações, a base de dados não pode ser linearmente separada (Figura 5). Existem duas maneiras de abordar o novo problema, que dependem do conhecimento anterior e da estimativa de ruído da base de dados. Se for esperado (ou previamente conhecido) que um hiperplano pode separar as classes corretamente, introduz-se um custo adicional na função objetivo para penalizar os erros de classificação existentes. Outra alternativa é utilizar uma função mais complexa para descrever os limites do modelo. Figura 5: Situação não separável por hiperplano linear Nesse caso, introduz-se N variáveis de folga ξ ( i 0, i=1,,n), de forma a criar uma penalidade na função objetivo e uma folga nas restrições. Portanto, a formulação do problema de separação no caso inseparável por um hiperplano linear é Minimizar N 1 t Z = w w + C ξ i (3) 2 i= 1 i t ( w x b) + 1,i = 1,..., N Sujeito a y ξ (4) i i ξ 0,i = 1,..., N (5) i em que C é uma constante de penalização (C > 0). Esse problema tem N+m+1 incógnitas (ξ 1,,ξ N,w 1,,w M,b). É possível sofisticar o modelo utilizando outros hiperplanos de separação como funções polinomiais, splines ou funções de base radial, por exemplo. 3 Análises e Resultados Os dados utilizados foram fornecidos por uma distribuidora de energia elétrica que será chamada de EMPRESA. Serão consideradas informações relacionadas a questões geográficas, perfil do cliente (tipo de residência e forma de pagamento) e dos padrões de consumo (valor da conta, consumo médio e variação da conta no último período). A base de dados fornecida pela EMPRESA possui informações de 596 clientes de um determinado período, sendo que 298 deles representam clientes fraudulentos (realizaram ligações clandestinas) e 298 representando clientes honestos.
7 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) As informações disponíveis para cada cliente e que servirão como parâmetros de avaliação são: Código do Cliente: cada cliente possui um registro único para evitar dados duplicados. Tempo de residência: representa o número de anos que o cliente reside no local. Toda a vez que é solicitada mudança de endereço e/ou mudança de nome do titular, inicia-se a contagem. Valor da última conta: representa, em R$, o valor da última conta do cliente em questão. Valor da conta média: representa, em R$, o valor médio da conta do cliente dos últimos 6 meses. Esse foi o período de tempo estipulado como ótimo e viável para a implementação deste modelo. Períodos menores poderiam estar sujeitos a ruídos de sazonalidade e períodos maiores demandariam um banco de dados com capacidades de armazenamento inviáveis. Região: representa a região de habitação do cliente, podendo ser Leste, Oeste, Norte e Sul. Forma de pagamento: representa se o cliente opta por pagamento da conta em débito automático (Sim/Não). Variação de valor da última conta: representa qual foi a variação em relação ao valor da última conta valor daconta nomês atual. valor daconta nomês anterior Fraude: representa a informação de que o respectivo cliente é honesto ou se comete fraude (Sim/Não). A base de dados foi dividida em duas partes (uma utilizada para treinar o modelo e a outra utilizada para testar a performance do modelo). Essa divisão foi feita de forma aleatória. Na atividade de formulação do problema e implementação, utilizou-se a relação de variáveis, conforme a Tabela 1. Tabela 1: Relação de variáveis utilizadas X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Y Região Leste (binária) Região Oeste (binária) Região Norte (binária) Região Sul (binária) Forma de Pagamento: Débito automático (binária) Tempo de Residência Valor da última conta Valor de conta média Variação do valor da última conta Classificação do cliente (Fraude/Honesto) A validação dos modelos foi feita utilizando as matrizes de confusão geradas a partir dos conjuntos de treino e de validação. Essa análise permitiu uma comparação clara e objetiva de performance e eficiência dos métodos. Na comparação de eficiência e performance do SVM, utilizou-se duas funções: Linear e Polinomial de grau 2. Em ambas as análises utilizou-se o custo adicional C (constante de penalização), para que o modelo fosse mais suscetível a possíveis ruídos na base de dados e, também, para que se pudesse controlar o grau de tolerância em relação a erros.
8 146 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Modelo 1: Função Linear A função objetiva (minimizar) utilizando função linear pode ser representada por N Z = ( w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + w8 + w9 ) + C ξ i (6) 2 i= 1 Para os testes, fez-se uso de dois valores para a constante de penalização: C 1 =0,01 e C 2 =10. Assumindo valor 0,01 para a constante de penalização C 1 o valor da função objetivo foi igual a 2 e para C 2 =10 a função objetivo apresentou valor igual a Nas Tabelas 2 e 4 são apresentados os parâmetros estimados pelos modelos usando C 1 =0,01 e C 2 =10, para cada variável estudada e as matrizes de confusão para C 1 =0,01 e C 2 =10 são mostradas nas Tabelas 3 e 5, respectivamente. Tabela 2: Coeficientes obtidos para C=0,01, SVM Linear w 1 w 2 w 3 w 4 w 5 w 6 w 7 w 8 w 9 b -0,0273 0,0005 0,1768-0,15-0,0159-0,0426 0,0037-0,013 0,0345 2,4488 Tabela 3: Matrizes de confusão obtidas para C=0,01, SVM Linear Fraude Honesto Fraude Honesto Fraude 79,90% 38,30% Fraude 78,50% 38,90% Honesto 20,10% 61,70% Honesto 21,50% 61,10% Tabela 4: Coeficientes obtidos para C=10, SVM Linear w 1 w 2 w 3 w 4 w 5 w 6 w 7 w 8 w 9 b 1,1068 0,7865 1,1256-3,019-0,0938-0,0875-0,0092-0,001 0,5261 2,5926 Tabela 5: Matrizes de confusão obtidas para C=10, SVM Linear Fraude Honesto Fraude Honesto Fraude 74,50% 26,20% Fraude 68,50% 24,20% Honesto 25,50% 73,80% Honesto 31,50% 75,80% Observa-se na Tabela 3, para os dados de treinamento, que dos classificados como fraudadores 79,9% eram, realmente, fraudadores e dos classificados como honestos 61,7% eram honestos, obtendo-se, portanto, uma eficiência total de 70,8%. Já para os dados de validação 78,5% eram fraudadores e 61,1% eram honestos, com eficiência total de 69,8%. É possível verificar na Tabela 5, para os dados de treinamento, que 74,5% foram classificados como fraudadores e 73,8% como honestos, obtendo-se, uma eficiência total de 74,2%. Para os dados de validação 68,5% foram considerados fraudadores e 75,8% foram considerados honestos, com eficiência total de 72,1%.
9 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Modelo 2: Polinômio de 2º grau A função objetivo (minimizar), utilizando função polinomial de 2º grau, foi definida por Z = ( w1 + w2 + w3 + w4 + w5 + w6 + w7 + w8 + w9 2 (7) N w + w + w + w + C ) ξi i= 1 Em relação aos parâmetros w 10, w 11, w 12 e w 13, eles são aplicados às variáveis: x 10 = x 62, x 11 = x 72, x 12 = x 2 8 e x 13 = x 92. Para os testes, utilizou-se uso, também dois valores para a constante de penalização: C 1 =0,01 e C 2 =10. Assumindo valor 0,01 para a constante de penalização C 1 o valor da função objetivo foi igual a 2 e para C 2 =10 a função objetivo apresentou valor igual a Nas Tabelas 6 e 8 são apresentados os parâmetros estimados pelos modelos usando C 1 =0,01 e C 2 =10, para cada variável estudada e as matrizes de confusão para C 1 =0,01 e C 2 =10 são mostradas nas Tabelas 7 e 9, respectivamente. Tabela 6: Coeficientes obtidos para C=0,01, SVM Polinomial w 1 w 2 w 3 w 4 w 5 w 6 w 7 w 8 w 9 w 10 w 11 w 12 w 13 b 0,044-0,02 0,134-0,07-0,015 0,056 0,012-0,056-0,004-0,001-0,001 0,002 0,041 1,807 Tabela 7: Matrizes de confusão obtidas para C=0,01, SVM Polinomial Fraude Honesto Fraude Honesto Fraude 74,50% 33,60% Fraude 67,10% 33,60% Honesto 25,50% 66,40% Honesto 32,90% 66,40% Tabela 8: Coeficientes obtidos para C=10, SVM Polinomial w 1 w 2 w 3 w 4 w 5 w 6 w 7 w 8 w 9 w 10 w 11 w 12 w 13 b 1,695 1,471 1,73-4,896-0,031-0,255 0,053-0,027-1,507 0,002-0, ,515 6,035 Tabela 9: Matrizes de confusão obtidas para C=10, SVM Polinomial Fraude Honesto Fraude Honesto Fraude 73,20% 22,10% Fraude 66,40% 24,20% Honesto 26,80% 77,90% Honesto 33,60% 75,80% Verifica-se na Tabela 7, para os dados de treinamento, que dos classificados como fraudadores 74,5% eram, realmente, fraudadores e dos classificados como honestos 66,4% eram honestos, obtendo-se, portanto, uma eficiência total de 70,5%. Para os dados de validação, observa-se que 67,1% eram fraudadores e 66,4% eram honestos, com eficiência total de 66,8%. Na Tabela 9, para os dados de treinamento, observa-se que 73,2% foram classificados como fraudadores e 77,9% como honestos, obtendo-se, uma eficiência total de 75,5%. Para os dados de validação 66,4% foram considerados fraudadores e 75,8% foram considerados honestos, com eficiência total de 71,1%.
10 148 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Modelo 3: Análise Discriminante Para a avaliação do desempenho do SVM fez-se sua comparação com o desempenho da análise discriminante linear. Por essa técnica, cria-se um hiperplano de separação linear, sendo seus parâmetros estimados pelo método dos mínimos quadrados ordinários. Assim, tem-se ~ Y = a1 X1 + a2x 2 + a3x 3 + a4x 4 + a5x 5 + a6x 6 + a7 X 7 + a8 X 8 + a9 X 9 + β (8) sendo a função objetivo (minimizar) obtida por: = N 2 Minimizar Z Y i Yˆ i (9) ( ) i= 1 em que, Y i = 1 se a observação é um caso de fraude e Y i = 0 caso contrário. Em relação ao ponto de corte, estabeleceu-se um valor de Ỹi=0,5, assim se o valor de Ỹi for maior que 0,5 a observação será classificada como fraudulenta. A Tabela 10 mostra os parâmetros estimados pelo modelo, usando análise discriminante linear, para cada variável estudada e na Tabela 11 é apresentada a matriz de confusão usando-se análise discriminante linear. Verifica-se, para os dados de treinamento, que 73,2% foram classificados como fraudadores e 73,2 como honestos 66,4%, apresentando eficiência total de 73,2%. Para os dados de validação, observa-se que 67,8% eram fraudadores e 72,5%, com eficiência total de 70,1%. Tabela 10: Coeficientes obtidos para a Análise Discriminante Linear a 1 a 2 a 3 a 4 a 5 a 6 a 7 a 8 a 9 b 0,9247 0,8932 1,0349 0,3905-0,0147-0,0124-0,0037 0,0006 0, Tabela 11: Matrizes de confusão obtidas utilizando Análise Discriminante Linear Fraude Honesto Fraude Honesto Fraude 73,20% 26,80% Fraude 67,80% 27,50% Honesto 26,80% 73,20% Honesto 32,20% 72,50% 3.4 Comparação entre as técnicas A partir dos resultados obtidos fez-se a comparação entre a performance das técnicas analisando-se, conjuntamente, as matrizes de confusão obtidas. Percebe-se que ao utilizar uma constante de penalização de baixo valor, os modelos estudados, utilizando-se o SVM, mostraram uma maior eficiência para classificação de clientes fraudulentos do que àquela apresentada na classificação de clientes honestos, tanto no conjunto de treino como no conjunto de validação (por exemplo, 79,9% vs 61,7%; 74,5% vs 66,4%). Já o modelo utilizando a técnica de Discriminante Linear mostrou uma mesma eficiência na classificação do conjunto de testes, sendo mais eficiente na classificação de clientes honestos (72,5% vs 67,8%) no conjunto de validação. Com relação à eficiência total, tanto no conjunto de treino, como no conjunto de validação, o modelo utilizando a Análise Discriminante mostrou-se mais eficaz. Entre os modelos utilizando a técnica do SVM, em ambos os conjuntos, o modelo Linear apresentou maior eficiência global. Apesar dos modelos utilizando o SVM apresentarem menores eficiências globais, mostraram-se mais adequados ao presente estudo, pois o principal objetivo de uma
11 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) distribuidora de energia elétrica é identificar, dentro de seu banco de clientes, quais são os clientes que comentem fraudes e, uma vez identificado o fraudador, a empresa apresenta gastos com fiscalização e processos de acusação. Assim, os melhores modelos são aqueles que apresentam uma alta taxa de acertos ao identificar clientes fraudadores. Em relação à constante de penalização, aumentando o seu valor os resultados tornaramse piores, diminuindo-se a eficiência na identificação dos clientes fraudulentos. Em contrapartida, melhorou-se a performance na identificação de clientes honestos, dentro da base de dados. Assim, os resultados sugerem o grande poder de generalização dessa técnica. A Figura 6 mostra, para todos os modelos estudados, a comparação de eficiência global para a identificação de fraudes. Verifica-se que o modelo utilizando o SVM, com função linear e constante de penalização C=0,01, provavelmente, apresenta-se como o mais indicado para a classificação de clientes de uma distribuidora de energia elétrica e a Figura 7 mostra, a classificação dos modelos estudados, considerando-se apenas a eficiência global. Eficiência na identificação de fraudes SVM POLIN % 73% SVM LINEAR 10 68% 74% Técnica DISCRIMI. LINEAR 68% 73% SVM POLIN. 0,01 67% 74% SVM LINEAR 0,01 80% 79% 40,0% 45,0% 50,0% 55,0% 60,0% 65,0% 70,0% 75,0% 80,0% 85,0% Eficiência Figura 6: Comparação de eficiência para identificação de fraudes Eficiência global para classificação SVM POLIN % 76% SVM LINEAR 10 74% 72% Técnica DISCRIMI. LINEAR 70% 73% SVM POLIN. 0,01 SVM LINEAR 0,01 67% 70% 71% 70% 40,0% 45,0% 50,0% 55,0% 60,0% 65,0% 70,0% 75,0% 80,0% Eficiência Figura 7: Eficiência global dos modelos (treino e validação)
12 150 V. D. Silva, R. A. Scarpel / Investigação Operacional, 27 (2007) Conclusões O presente trabalho mostrou-se de grande valor ao sugerir que a técnica do SVM é uma abordagem bastante atrativa para ser utilizada na modelagem de fenômenos onde o objetivo é de reconhecimento de padrões. Os resultados obtidos demonstraram que essa técnica possui uma boa performance, sendo uma alternativa viável à Análise Discriminante Linear que é a técnica de classificação mais utilizada. É importante, também, mencionar a relação existente entre a qualidade dos resultados obtidos e a natureza da base de dados. Modelos baseados em técnicas de aprendizado são totalmente dependentes da qualidade da base de dados, que é utilizada para treino. A utilização de uma formulação extremamente complexa e correta, em uma base de dados apresentando incoerências e ruídos, proporcionaria resultados não eficientes. Assim, devido a bom desempenho dos modelos, pode-se concluir que a base de dados fornecida pela EMPRESA foi satisfatória. Como sugestão de trabalhos futuros, pretende-se aplicar o SVM utilizando funções mais complexas, como a Multi-Layer Perceptron e Exponential Radial Basis. Esses modelos podem apresentar respostas mais eficientes, tanto relacionadas à performance global quanto à performance na identificação de clientes fraudadores. Pretende-se, também, investigar a relação entre a performance dos modelos utilizando o SVM e a constante de penalização, C, buscando determinar o melhor valor a ser utilizado no modelo. 5 Referências Bin Z., Yong L. e Shao-Wei, X. (2000) Support Vector Machine and its Application in Handwritten Numeral Recognition, 15th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'00), Vol 2, pp Boccuzzi, C. V. (2005) Combate a fraude de energia, Anais do I Workshop Contra Furto e Fraude de Energia e Roubo de Condutores e Equipamentos, Curitiba-PR. Bradley, P. S. e Mangasarian, O. L. (2000) Massive data discrimination via linear support vector machines, Optimization Methods and Software, Vol 13, pp Byvatov E. e Schneider G. (2003) Support vector machine applications in bioinformatics. Applied Bioinformatics, Vol 2, No 2, pp Gunn, S. R. (1998) Support Vector Machine for classification and regression, University of Southhampton, VA. Guyon, I., Weston, J., Barnhill, S. e Vapnik, V. N. (2002) Gene selection for cancer classification using support vector machines, Machine Learning, Vol 46, pp Scarpel, R. A. (2005) Utilização de Support Vector Machine em previsão de insolvência de empresas, Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, pp Vapnik, V. N. (1998) Statistical learning theory, John Wiley & Sons, NY. Vapnik, V. N. (1999) An overview of Statistical learning theory, IEEE transactions on neural networks, Vol 10, No 5, pp