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

dc.contributor.advisorSilva, Leandro A. da
dc.contributor.authorGrande, Vinícius G. P.
dc.date.accessioned2022-11-07T18:48:27Z
dc.date.available2022-11-07T18:48:27Z
dc.date.issued2021-12-08
dc.description.abstractEste 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31007
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectauto organizáveispt_BR
dc.subjectdiagnósticopt_BR
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.titleAnálise da informatividade de microgrupos em mapas auto-Ooganizáveis para identificação de variáveis importantes no diagnóstico de COVID-19pt_BR
dc.typeTCCpt_BR
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