Comparação entre aplicação de redes neurais e regressão logística na predição de diabetes utilizando gradiente descendente - Freire, Ester Miriã de Sousa; Lima, Paulo Anderson Gonçalves de; Feitosa, Ângelo Carlos Avelino; Sousa, Lucas Fontineli Alves; Aquino, Simone Azevedo Bandeira de Melo; Costa, Daniel Duarte (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16703, 2025)
Este artigo apresenta uma implementação manual de uma rede neural com otimização por gradiente descendente, aplicado à previsão da ocorrência de diabetes em mulheres da etnia Pima, a partir do conjunto de dados Pima Indians Diabetes Database. O estudo abrange pré-processamento, treinamento e avaliação com acurácia, matriz de confusão e curva ROC. Os resultados evidenciam que a rede neural obteve um desempenho levemente superior em relação à regressão logística, sendo ideal para situações de maior complexidade.