Análise da informatividade de microgrupos em mapas auto-Ooganizáveis para identificação de variáveis importantes no diagnóstico de COVID-19

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Tipo
TCC
Data
2021-12-08
Autores
Grande, Vinícius G. P.
Orientador
Silva, Leandro A. da
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Programa
Resumo
Este trabalho descreve um estudo feito com base nos resultados da classificação de um algoritmo de aprendizado de máquina em relação a hemogramas de pacientes com suspeita de COVID-19. Com base na hipótese de que as variáveis mais importantes do hemograma sejam aquelas que possuem menos informatividade em Mapas Auto-Organizáveis, buscou-se identificar através do algoritmo SOMLI-KNN a métrica de informatividade e fazer análise em microgrupos do Mapa Auto-Organizável para que essa hipótese possa ser validada. Com isso, a nova abordagem apresentou rápida execução e alta precisão na classificação do diagnóstico de pacientes com suspeita de COVID-19 em comparação com outros classificadores da literatura.
Descrição
Palavras-chave
auto organizáveis , diagnóstico , COVID-19
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