Análise de um modelo preditivo de aprendizagem de máquina criado com dados de boletins de ocorrência registrados na grande São Paulo entre 2007 e 2014 (2020)
- Authors:
- USP affiliated author: OLIVEIRA, LEANDRO KELLERMANN DE - EEL
- School: EEL
- Subject: FÍSICA
- Language: Português
- Abstract: OLIVEIRA, L. K. Análise de um modelo preditivo de aprendizagem de máquina criado com dados de boletins de ocorrência registrados na Grande São Paulo entre 2007 e 2014.. 2020. Número de páginas 95p. Monografia (Trabalho de Graduação) - Escola de Engenharia de Lorena, Universidade de São Paulo, Lorena, 2019. A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias cujo objetivo é objetivo criar mecanismos que permitem computadores mimetizar a inteligência humana e no centro dessa tecnologia temos a aprendizagem de máquina ou machine learning (ML). Neste trabalho apresentamos os conceitos básicos por trás do algoritmo de floresta aleatória para um modelo preditivo de classificação e avaliaremos este modelo por diferentes métricas, esperando que o modelo acerte pelo menos 50% das previsões e que as métricas de avaliação apresentem coerência entre si. O modelo será construído em um computador pessoal, utilizando recursos como os softwares R, Microsoft Excel e SQL Server. Os dados utilizados foram extraídos de boletins de ocorrência registrados entre 2007 e 2014 na Grande São Paulo e o modelo tentará prever qual tipo de crime uma pessoa é mais propensa a sofrer, considerando sua cor de pele, sexo, faixa etária, localização no momento do crime, bem como período do dia e dia da semana e uma outra variável, não identificada no dicionário de dados. O modelo construído acertou 69, 74%, com erro OOB de 30, 26%, das previsões nos valores de teste e um índice Kappa de Fleiss igual a 0, 551, o que significa que o modelo realiza previsões de concordância moderada com os resultados reais.O modelo também mostrou que, no geral, o decrescimento médio de Gini foi maior para a variável que representa o local em que a pessoa está, indicando que esta é a variável mais importante para o modelo. Contudo, notou-se a partir da matriz de confusão que o modelo apresentou-se enviesado em favor dos valores mais frequentes da variável alvo. É sugerido, por fim, que o modelo seja melhorado tratando os dados de treino a fim de compensar os valores da variável alvo que são menos frequentes no conjunto em questão. Isso pode ser alcançado através de técnicas computacionais tais como a sobreamostragem de dados de treino. Palavras-chave: aprendizagem de máquina, inteligência artificial, análise preditiva, floresta aleatória.
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ABNT
OLIVEIRA, Leandro Kellermann de. Análise de um modelo preditivo de aprendizagem de máquina criado com dados de boletins de ocorrência registrados na grande São Paulo entre 2007 e 2014. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EEL, Lorena, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1aaf5a29-2885-47df-ab4c-ac781d23de74/EF20006%20Leandro%20Kellermann.pdf. Acesso em: 14 maio 2024. -
APA
Oliveira, L. K. de. (2020). Análise de um modelo preditivo de aprendizagem de máquina criado com dados de boletins de ocorrência registrados na grande São Paulo entre 2007 e 2014 (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EEL, Lorena. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1aaf5a29-2885-47df-ab4c-ac781d23de74/EF20006%20Leandro%20Kellermann.pdf -
NLM
Oliveira LK de. Análise de um modelo preditivo de aprendizagem de máquina criado com dados de boletins de ocorrência registrados na grande São Paulo entre 2007 e 2014 [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1aaf5a29-2885-47df-ab4c-ac781d23de74/EF20006%20Leandro%20Kellermann.pdf -
Vancouver
Oliveira LK de. Análise de um modelo preditivo de aprendizagem de máquina criado com dados de boletins de ocorrência registrados na grande São Paulo entre 2007 e 2014 [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1aaf5a29-2885-47df-ab4c-ac781d23de74/EF20006%20Leandro%20Kellermann.pdf
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