Um classifcador baseado em programação por metas para triagem de COVID-19 considerando sintomas

Abstract

A categorização de dados em classes é uma tarefa comum em diversas áreas e também uma das principais aplicações de aprendizado de máquina (AM). Enquanto a maioria dos métodos de AM utiliza uma abordagem estatística, modelos de classicação baseados em programação matemática surgem como alternativas. Este trabalho investiga a ecácia de modelos inspirados em programação por metas para classicação supervisionada, tendo como motivação um problema de triagem de COVID-19 com base nos sintomas. Os resultados obtidos permitiram estraticar a previsão em categorias de decisão, além disso, os modelos testados responderam de forma satisfatória quando comparados a modelos clássicos, como a regressão logística e máquina de vetores suporte.