Comparação de Classificadores de Aprendizado de Máquina para Modelagem de Distribuição de Espécies: um estudo de caso na Bacia Amazônica - Miyaji, Renato O.; Almeida, Felipe V. de; Corrêa, Pedro L. P.; Rizzo, Luciana V.; Calheiros, Alan; Teixeira, Márcio (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2023)
Na Ecologia, a Modelagem de Distribuição de Espécies é utilizada para analisar a influência de variáveis atmosféricas e meteorológicas na ocorrência de espécies. Nas últimas décadas, Classificadores de Aprendizado de Máquina foram aplicados com sucesso. Dessa forma, este artigo buscou comparar sete técnicas de Aprendizado de Máquina para avaliar sua viabilidade. Essas foram aplicadas para um estudo de caso sobre pássaros na região central da Bacia Amazônica próxima a Manaus (AM), com dados do projeto GoAmazon 2014/15. O classificador com melhor ROC-AUC foi o Gradient Boosting com 94%. O modelo de Máxima Entropia teve a melhor revocação (85%). O modelo Florestas Aleatórias teve a melhor ponderação entre as métricas.