Comparative Evaluation of Class Balancing Strategies for Depression Detection in Reddit Posts - Fontenele, Thallyson G. M. C.; Souza, Bruno Feres de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Conjuntos de dados reais em saúde geralmente são desbalanceados, o que dificulta a construção de modelos preditivos eficazes. Este trabalho avalia o impacto de técnicas de balanceamento na detecção de sinais de depressão em postagens do Reddit, utilizando o conjunto de dados do eRisk 2017. Foram testadas quatro estratégias de amostragem e uma abordagem sem reamostragem, aplicadas aos modelos Random Forest, XGBoost e GLM. As métricas analisadas foram sensibilidade, especificidade e AUC-ROC. A subamostragem parcial atingiu AUC-ROC de 0,72 com GLM (lambda = 1), enquanto a combinação com superamostragem obteve 0,68 com RF (mtry = 126). Os resultados reforçam a importância de técnicas de balanceamento para predição em saúde mental.