Um classifcador baseado em programação por metas para triagem de COVID-19 considerando sintomas
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2023.010.01.0108Palavras-chave:
Classificação, Aprendizado de Máquina, Programação por Metas, COVID-19Resumo
A categorização de dados em classes é uma tarefa comum em diversas áreas e também uma das principais aplicações de aprendizado de máquina (AM). Enquanto a maioria dos métodos de AM utiliza uma abordagem estatística, modelos de classicação baseados em programação matemática surgem como alternativas. Este trabalho investiga a ecácia de modelos inspirados em programação por metas para classicação supervisionada, tendo como motivação um problema de triagem de COVID-19 com base nos sintomas. Os resultados obtidos permitiram estraticar a previsão em categorias de decisão, além disso, os modelos testados responderam de forma satisfatória quando comparados a modelos clássicos, como a regressão logística e máquina de vetores suporte.
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Referências
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