Classificando perfis de longevidade de bases de dados longitudinais usando Floresta Aleatória - Riqueti, G. A.; Ribeiro, C. E.; Zárate, L. E. (Anais do Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe); 2018: Anais do VI Symposium on Knowledge Discovery, Mining and LearningDO - 10.5753/kdmile.2018.27382, 2018)
Estudos populacionais sobre envelhecimento humano frequentemente geram bases de dados longitudinais de alta dimensionalidade. O processo de descoberta de conhecimento precisa ser adaptado para lidar com as características especiais dessas bases de dados, para se beneficiar do seu aspecto temporal. Neste trabalho, apresentamos os resultados de um processo de descoberta de conhecimento em bases de dados aplicado nos dados do English Longitudinal Study of Ageing (ELSA), um proeminente estudo britânico que acompanha milhares de indivíduos por um longo período de tempo, coletando informações de diferentes dimensões, como saúde, socioeconômica, e bem-estar. O objetivo do nosso estudo é classificar os participantes do estudo ELSA, de acordo com o perfil apresentado por eles, como longevos, que são indivíduos com idade acima de 82,9 anos, ou não-longevos. Para isso, foi utilizada uma abordagem de agrupamento semi-supervisionado para encontrar grupos de representantes dos perfis, e usamos esses grupos como base de dados para a execução de um algoritmo de aprendizado supervisionado. O modelo de classificação teve bons resultados, e interpretando este modelo foi constatado que aspectos de diferentes dimensões influenciam na diferenciação entre os perfis.