Análise Comparativa entre os Algoritmos de Classificação SVM e Naive Bayes - Dezorzi, Bruno; Parcianello, Roberta Vanessa Rojo; Simon, Matheus Raffael (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware), 2025)
Este artigo apresenta uma análise comparativa entre dois algoritmos supervisionados amplamente utilizados em tarefas de classificação: Naive Bayes e Support Vector Machine (SVM). Os experimentos foram conduzidos na linguagem de programação Python com o conjunto de dados Iris. O processo incluiu pré-processamento (remoção de outliers, engenharia de atributos e normalização), aplicação dos modelos e avaliação por validação cruzada estratificada em cinco dobras, com acurácia como principal métrica. Os resultados mostraram que o Naive Bayes obteve acurácia perfeita, enquanto o SVM apresentou desempenho consistente, com média de 96%. A comparação evidencia diferenças de desempenho, bem como vantagens e limitações de cada abordagem frente às características do conjunto analisado.