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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorNEIVA, D. K.
dc.contributor.authorVILLAS BOAS, P. R.
dc.date.accessioned2023-12-01T18:32:47Z-
dc.date.available2023-12-01T18:32:47Z-
dc.date.created2023-12-01
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationIn: II WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2023, São Carlos, SP.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1159033-
dc.descriptionIntrodução O desenvolvimento de novas tecnologias nos ultimos anos, tanto de hardware quanto de software, viabilizou a aplicacão de técnicas mais sofisticadas de modelagem, como as de aprendizado de maquina. Focadas principalmente em aumentar o poder preditivo, essas técnicas muitas vezes se baseiam em abordagens não paramétricas e não lineares, que resultam em modelos mais precisos e menos interpretaveis [3]. E diante desse cenário que a interpretabilidade de um modelo pode se tornar um fator tão importante quanto a precisao de suas predições [2]. Por esta razão, metodologias como Shap Values foram desenvolvidas para apresentar relações entre as variáveis preditivas e a variável resposta, que muitas vezes nao são tão evidentes. Assim, o objetivo deste trabalho e elencar quais são as informações mais relevantes para um modelo aplicado aos dados socioeconomicos do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem), bem como identificar como elas impactam o seu funcionamento atraves dos Shap Values.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectPoder preditivo
dc.subjectShap values
dc.titleInterpretabilidade de modelos aplicados aos dados do Enem.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.format.extent24 p.
riaa.ainfo.id1159033
riaa.ainfo.lastupdate2023-12-01
dc.contributor.institutionICMC-USP; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA.
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CNPDIA)

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