Avaliação da aplicação de ensemble learning na predição do percentual de gordura corporal em adolescentes - Costa, Danilo José dos Santos; Santana, Ewaldo Eder Carvalho (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivo: O presente estudo teve como objetivo estimar o percentual de gordura corporal em adolescentes de São Luís/MA utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Método: Foram usadas técnicas de ensemble com os algoritmos: Stacking, Bagging e adaboost. Resultado: Os resultados revelaram que o modelo de Stacking apresentou o melhor desempenho, com menor erro quadrático médio (MSE) e maior coeficiente de determinação (R²), indicando sua eficácia na explicação da variabilidade dos dados. Conclusão: O Stacking é o algoritmo mais indicado para predição de índice de gordura corporal em adolescentes, pois se adaptou muito bem aos dados devido à sua robustez, redução de overfitting e alto poder interpretativo.