Author:
Sousa Roney Nogueira de,Brito Ana Júlia Lopes de
Abstract
Este artigo compara diferentes classificadores de machine learning para identificar pacientes com síndrome de ovários policísticos, utilizando uma base de dados pública. Foram aplicadas técnicas como normalização z-score, remoção de outliers e balanceamento com SMOTE, com validação cruzada k-fold. O algoritmo Random Forest se destacou, atingindo uma acurácia de 93,20%.
Publisher
Sociedade Brasileira de Computação - SBC