Comparação de Frameworks de AutoML: Desempenho e Seleção de Modelos - Punhagui, Bruno Chimentão; Bovo, Alessandro Botelho; Sanches, Danilo Sipoli (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Este trabalho apresenta uma análise comparativa de cinco frameworks de AutoML aplicados a cinco datasets de classificação binária, avaliando o desempenho dos modelos. A métrica AUC foi utilizada como principal critério de comparação. Sem ensembles, AutoGluon e MLJAR alternaram as melhores colocações. Com ensembles, técnicas que combinam múltiplos modelos para reduzir erros e melhorar a precisão, o AutoGluon venceu em todos os datasets.