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

Autores/as

  • Vinicius Anacleto de Almeida Universidade Federal Rural do Semi-Árido
  • Rosana Cibely Batista Rego Universidade Federa Rural do Semi-Árido

Resumen

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.

Publicado

2023-12-15

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Nota: Este módulo requiere de la activación de, al menos, un módulo de estadísticas/informes. Si los módulos de estadísticas proporcionan más de una métrica, selecciona una métrica principal en la página de configuración del sitio y/o en las páginas de propiedades de la revista.