CLASSIFICAÇÃO DE INDIVÍDUOS ANSIOSOS POR ÁRVORE DE DECISÃO

  • Andréa Vieira Ribeiro Centro Universitário Celso Lisboa
  • Ana Cristina Lopes y Glória Barreto Centro Universitário Celso Lisboa
  • Homero da Silva Nahum Junior Centro Universitário Celso Lisboa
  • Roxana Macedo Brasil Centro Universitário Celso Lisboa

Resumo

Objetivando estimar dois modelos de classificação com 62 indivíduos ansiosos, aplicou-se o algoritmo CART para árvore de decisão, visando identificar o Problema Clínico (Ansiedade e Ansiedade + Depressão) e Estilo de Vida (Sedentário e Ativo). Utilizou-se o RStudio 2022.07.2+576 for Windows® para codificação e a aprendizagem de máquina para reduzir a interferência humana, separando em grupos de teste e treino, contendo 70,00% e 30,00% dos voluntários respectivamente. O modelo para predição do Problema Clínico apresentou-se adequadamente com acurácia de 90,70%, enquanto que aquele para predizer a Condição de Sedentário deteve ajuste perfeito, acurácia de 100,00%. Então, concluiu-se que ambos modelos conseguiram classificações adequadas à realidade apresentada.


Palavras-chave: aprendizagem de máquina. modelo supervisionado. inteligência artificial. ciência de dados. mineração de dados.

Publicado
2024-04-09
Como Citar
RIBEIRO, Andréa Vieira et al. CLASSIFICAÇÃO DE INDIVÍDUOS ANSIOSOS POR ÁRVORE DE DECISÃO. Revista Presença, [S.l.], v. 10, n. 22, p. 64 - 75, apr. 2024. ISSN 2447-1534. Disponível em: <https://revistapresenca.celsolisboa.edu.br/index.php/numerohum/article/view/465>. Acesso em: 20 june 2024.

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