Uma Comparação entre Métodos baseados em Aprendizado de Máquina para inferir número de casos semanais de Dengue - Zanardo, Giovanni E.; Souza, Éfren L.; Nakamura, Fabíola G.; Nakamura, Eduardo F. (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2024: Anais do LI Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2024.1921, 2024)
As arboviroses transmitidas pelo Aedes aegypti e Aedes albopictus estão entre os principais problemas de saúde pública, sendo a dengue a mais proeminente. O manejo de epidemias de dengue requer preparação avançada; assim, prever os casos em uma região específica pode auxiliar nas estratégias de prevenção e controle do processo epidêmico. Com isso em vista, este estudo avalia a eficácia de técnicas estatísticas clássicas e métodos de aprendizado de máquina na predição de casos de dengue a partir de dados geográficos de San Juan, Porto Rico. Para isso, selecionamos características usando a matriz de correlação cruzada com o número total de casos semanais de dengue, que foram posteriormente filtrados por transformações wavelet. O modelo de Regressão Linear, utilizando níveis de precipitação e vegetação filtrados pela wavelet symmlet (sym20), mostrou o melhor desempenho nas métricas MAE, R 2 , MAPE, RMSE e BIAS.