Forecasting Dengue Fever Using Machine Learning Regression Techniques

Dengue Prediction in Latin America Using Machine Learning and the One Health Perspective: A Literature Review

“…Another study performed in the cities of San Juan (Puerto Rico) and Iquitos (Perú) [ 101 ] implemented a weather-related dataset to predict the number of cases per week using 13 different ML regression techniques. The dataset consisted of 1456 records and 24 features divided into five categories: location, temperature, precipitation, humidity, and vegetation index.…”

Criando espaços para a restauração de ecossistemas por meio do aumento da eficiência operacional na colheita de cana-de-açúcar

“…Nesta divisão, a seção de treinamento exemplifica a relação entre os dados de entrada e saída, permitindo que o sistema seja capaz de criar uma regra geral para relacionar os dados. Por outro lado, a vertente do aprendizado não-Raíz Quadrada do Erro Médio -RMSE(UDDIN et al, 2019;GARCÍA-GUTIÉRREZ et al, 2015;BAKER et al, 2021) Baseado no princípio de treinamento e teste de algoritmos de AM, Shendryk, Davy e Thorburn(2021) combinaram dados extraídos em séries históricas de imagens multiespectrais orbitais com variáveis de caracterização climática, pedológica e topográficas para criar um modelo preditivo e estimativo de produtividade (T/ha) de áreas destinadas ao cultivo da canade-açúcar. O processo de validação do modelo mostrou grande potencial preditivo e adequabilidade das variáveis nas estimativas diante do coeficiente de determinação (R²) equivalente a 0,75 ou 75%.…”