Detecção de Concept Drifts na Série da Arrecadação ICMS do Estado de Sergipe - Santos, Arthur Fernando da Silva; Pantaleão, Anthony Eduardo Medeiros; Rodrigues Junior, Max Castor; Sant’Anna, Yúri Faro Dantas de (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e SergipeDO - 10.5753/erbase.2025.12975, 2025)
A arrecadação do Imposto de Circulação de Bens e Serviços (ICMS) representa a principal fonte de receita do Estado de Sergipe, essencial para financiar políticas públicas. Compreender variações na série pode apoiar decisões estratégicas do governo. Este trabalho propôs a avaliação e seleção de um algoritmo de detecção de desvios de conceitos (concept drift) em séries temporais, visando identificar alterações significativas na arrecadação mensal do ICMS. Foram testados diferentes detectores com distintos mecanismos. O algoritmo Bottom-up apresentou o melhor desempenho entre as opções exploradas, obtendo 5,38 na métrica MTR, que combina baixa taxa de falsos alarmes e rapidez na detecção. Nesse cenário, o modelo se mostra uma opção promissora, eficiente e viável para aplicação real.