Navegando por Autor "Trindade, Mateus Oliveira Salvador da"
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TCC Exploração e comparação de algoritmos de classificação em Machine Learning: uma abordagem estatística(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-06) Trindade, Mateus Oliveira Salvador da; Costa, Eliardo Guimarães da; Nunes, Marcus Alexandre; Castro, Bruno Monte de; Silva Júnior, Antônio Hermes Marques daEsse trabalho estuda a relação da Estatística com o Aprendizado de Máquina, especificamente no contexto de Métodos de Classificação, onde o computador deve aprender padrões estatísticos e computacionais com base nos dados propostos e conseguir classificar dados ainda não vistos com base em seu aprendizado. O banco de dados analisado nesse trabalho contém informações sobre pacientes com ou sem doenças no coração, em que o objetivo dos métodos é classificar novos pacientes, estimando se eles possuem ou não a doença. Os classificadores escolhidos para esse trabalho foram o Naive Bayes, K-Vizinhos mais próximos e o Random Forest. O desempenho foi medido através das métricas estatísticas acurácia, especificidade e sensitividade. Além disso, também foi medido o tempo de execução de cada classificador. No final, foi visto que o Random Forest obteve os melhores resultados nas métricas acurácia e sensitividade, apesar dos outros métodos alcançarem valores bastante próximos. Entretanto, também apresentou o pior resultado de tempo de execução. Dessa forma, é possível concluir que a seleção do melhor modelo, pode ser subjetiva, pois deve ser levado em consideração o contexto da aplicação e o poder computacional disponível.