Sı́ndrome do doente eutireoidiano: análise de indicadores importantes com machine learning

Authors

  • Vinicius Anacleto de Almeida Federal Rural University of Semi-Árido image/svg+xml
  • Rosana Cibely Batista Rego Universidade Federa Rural do Semi-Árido

Abstract

A seleção de quais atributos utilizar é uma etapa
fundamental no processo de aprendizado de máquina, pois
ao selecionar os atributos adequados evitamos sobrecarregar o
modelo com informações desnecessárias para fazer previsões.
Neste estudo, exploramos três métodos para selecionar atributos:
Eliminação Aleatória de Atributos (Random Feature Elimination-
RFE), método de correlação e seleção baseada em agrupamento
(clustering). Levamos em consideração esses métodos para decidir
quais atributos usar, com base no conjunto de dados fornecido
pela Universidade da Califórnia.

Published

2023-12-15

How to Cite

Sı́ndrome do doente eutireoidiano: análise de indicadores importantes com machine learning. (2023). Anais Do Encontro de Computação Do Oeste Potiguar ECOP UFERSA (ISSN 2526-7574), 1(7). https://periodicos.ufersa.edu.br/index.php/ecop/article/view/12165