Impacto da Imputação de Dados na Predição da Qualidade do Ar: Um Estudo de Caso em Congonhas-MG - S. Silva, João A.; D. Cunha, Felipe (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb), 2025)
O número de pessoas afetadas por doenças relacionadas à baixa qualidade do ar tem aumentado significativamente ao longo dos anos, totalizando aproximadamente 6, 7 milhões de mortes anuais em todo o mundo. No entanto, ainda há uma carência de aplicações específicas voltadas para a previsão da qualidade do ar com o objetivo de alertar a população sobre riscos iminentes. Diante desse cenário, a literatura apresenta diversas técnicas de aprendizado de máquina que podem ser utilizadas para prever a qualidade do ar. Contudo, para que essas técnicas sejam eficazes, é fundamental que as bases de dados estejam completas, sem a presença de valores ausentes. Este trabalho investiga o impacto da imputação de dados ausentes na predição da qualidade do ar na cidade de Congonhas-MG. Os resultados obtidos indicam que, embora existam métodos simples de imputação e algoritmos capazes de lidar com dados incompletos, a aplicação de técnicas adequadas para preencher essas lacunas tende a melhorar significativamente a precisão das predições da qualidade do ar. Isso possibilita alertar a população de forma mais eficiente sobre os riscos associados à exposição a poluentes atmosféricos.