Avaliação de Algoritmos de Classificação em Dados Desbalanceados sob o Trade-off entre Precisão e Recall - Serpa, Caio; Fagundes, Roberta (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Nordeste (ERAD-NE), 2026)
O desbalanceamento de classes é um desafio central na classificação supervisionada. Este estudo analisa quatro algoritmos (SVM, Árvore de Decisão, BRF e XGBoost) em oito cenários de desbalanceamento (IR 3,91–129,53). Sob protocolo estatístico de Wilcoxon com correção de Bonferroni-Holm, os resultados comprovam a superioridade do XGBoost em Recall (p adj ≤0,047, rank 1,06), tornando-o ideal para aplicações onde falsos negativos são críticos. Quanto à Precisão, XGBoost, BRF e SVM apresentam equivalência estatística, mas o XGBoost destaca-se por sua alta eficiência computacional frente aos demais. O estudo conclui que a escolha do classificador deve ser rigorosamente orientada pelo custo do erro e pela viabilidade temporal do domínio.