Estimativa dos Níveis de Obesidade com Base em Hábitos Alimentares e Condição Física Através de Técnicas de Aprendizado de Máquina - Lopes, Leonardo Ferreira; Oliveira, Adonias Caetano de; Brito, Rhyan Ximenes de; Oliveira, Saulo Anderson Freitas de; Raposo Neto, Luiz Torres (Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI); 2021: Anais Estendidos da XXXIV Conference on Graphics, Patterns and Images, 2021)
Obesidade é uma doença crônica que assola diversos países acarretando prejuízos como dificuldade respiratória e do aparelho locomotor, alterações metabólicas, problemas cardiovasculares e até o óbito, no caso extremo. Nessa perspectiva, é avaliar o desempenho dos o objetivo deste estudo inicial classificadores, a saber, Floresta aleatória e Máquina de Vetor de Suporte, ao estimar os níveis de obesidade, com os dados do conjunto "Estimation of obesity levels based on eating habits and physical condition Data Set". Sob a validação cruzada e HoldOut, os resultados preliminares indicam uma média de acurácia com SVM em torno de 87,84% e e RF em torno de 95,18%. Além disso, notamos que nossa abordagem foi capaz de melhor reconhecer os casos de sobrepeso e obesidade. Enquanto que nesses casos, o trabalho mais recente negligencia de forma mais crítica, até mesmo classificando de forma incorreta o grau mais severo de obesidade. Assim, comparando nossos resultados com os trabalhos relacionados, conclui-se que os modelos estudados são adequados ao problema haja vista os resultados atigindos.