Análise exploratória e modelagem preditiva de benefícios do INSS : concessões e indeferimentos

Abstract

Resumo: Este trabalho propõe o desenvolvimento e avaliação de modelos de classificação aplicados ao histórico de dados do INSS, focando na distinção entre benefícios concedidos e indeferidos. A base de dados compreende o período de 2012 a 2025 e passou por rigoroso tratamento de padronização. Foram utilizados os modelos XGBoost e Regressão Logística, com análise de desempenho global e mensal considerando acurácia, sensibilidade, precisão, F1-score e AUC. Palavras-chave: INSS, concessão de benefícios, aprendizado de máquina, XGBoost, Regressão Logística

Abstract: This work proposes the development and evaluation of classification models applied to INSS benefit data, focusing on distinguishing between granted and denied claims. The dataset spans from 2012 to 2025 and was thoroughly cleaned. XGBoost and Logistic Regression were employed, with performance assessed both globally and monthly using accuracy, recall, precision, F1-score and AUC. Keywords: INSS, benefit classification, machine learning, XGBoost, Logistic Regression