Aprendizado de Máquina Explicável para Análise Estrutural do Desenvolvimento Sustentável em Minas Gerais - Rocha, Leandro Scala da; Menezes, Sady Júnior Martins da Costa de (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
Este estudo analisou o Índice de Desenvolvimento Sustentável das Cidades (IDSC) dos municípios do estado de Minas Gerais. A abordagem combinou pré-processamento, controle de multicolinearidade, ajuste de modelos (Elastic Net, Ridge, Random Forest e XGBoost) via validação cruzada e avaliação de desempenho. A explicabilidade foi realizada a partir do método SHAP (SHapley Additive exPlanations). O modelo com regularização L2 apresentou melhor desempenho. Os resultados indicam a relevância de indicadores de saneamento básico e segurança, oferecendo evidências empíricas para apoiar políticas públicas alinhadas aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030.