Análise comparativa de modelos de Machine Learning para predição de diabetes por meio dos modelos SVM e K-means - 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)
Este trabalho compara técnicas de aprendizado de máquina para predição de diabetes utilizando o Pima Indians Diabetes Database. Foram avaliados quatro modelos supervisionados (regressão logística, MLP, SVM com e sem PCA) e uma abordagem não supervisionada (K-means). A avaliação envolve métricas de performance (acurácia, F1-score, sensibilidade, especificidade e AUC-ROC) e análise da robustez dos modelos frente à redução de dimensionalidade via PCA. Os resultados mostram que o SVM com PCA obteve a melhor discriminação (AUC = 0,84), enquanto o K-means ajudou a revelar padrões clínicos relevantes sem uso de rótulos.