Estudos comparativos de técnicas machine learning aplicado em dados da Covid-19

Abstract

O objetivo deste trabalho é realizar um estudo comparativo dos resultados apresentados por diferentes algoritmos de Machine Learning, aplicados em uma base de dados com informações sobre a COVID-19. Neste estudo, são demonstrados os diferentes tipos de comportamentos dos algoritmos utilizados, além de seus respectivos índices de acertos e erros. Para execução dos experimentos, foi utilizado o Weka, que dispõe de diferentes algoritmos para a aplicação dos comparativos. Os algoritmos utilizados nos experimentos são: Lazy Kstar, Naive Bayes Multinomial Text, J48 Tree, Random Tree e Random Forest Tree.