Técnicas Computacionais para Diagnóstico de Síndrome dos Ovários Policísticos: Uma Análise Comparativa - Sousa, Roney Nogueira de; Brito, Ana Júlia Lopes de (Anais da Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde (ERCAS), 2024)
Este artigo compara diferentes classificadores de machine learning para identificar pacientes com síndrome de ovários policísticos, utilizando uma base de dados pública. Foram aplicadas técnicas como normalização z-score, remoção de outliers e balanceamento com SMOTE, com validação cruzada k-fold. O algoritmo Random Forest se destacou, atingindo uma acurácia de 93,20%.