Avaliação de Modelos de Aprendizado de Máquina aplicados a Predição da Produtividade Pesqueira Artesanal na Média Bacia Araguaia-Tocantins

• Luna Loyolla Unifesspa
• Saullo Andrade Unifesspa
• Vanessa Oliveira Unifesspa
• Marcela Souza Unifesspa
• Hugo Kuribayashi Unifesspa
• Keid Sousa Unifesspa
• Cristiane Cunha Unifesspa

DOI: https://doi.org/10.5753/wcama.2025.8780

Resumo

A Bacia Araguaia-Tocantins, caracterizada por sua vasta extensão física e biodiversidade, é essencial para a subsistência das populações locais, mas carece de estudos que ajudem na formulação de políticas públicas eficazes para a região. Este trabalho avalia diversos modelos de Aprendizado de Máquina (AM), com foco na predição da produtividade pesqueira artesanal, utilizando técnicas de análise de dados. Os modelos são avaliados usando as métricas de Mean Absolute Error (MAE) e Root Mean Square Error (RMSE), além do coeficiente de determinação (R²). Os resultados indicam que o modelo Extreme Gradient Boosting (XGB) apresentou os melhores desempenhos, alcançando um R² médio de 0,9993, indicando ser promissor para aplicações em previsões futuras na gestão de recursos pesqueiros na bacia.

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