Using machine learning models to assess the population dynamic of the freshwater invasive snail Physa acuta Draparnaud, 1805 (Gastropoda: Physidae) in a tropical urban polluted streams-system

Neste estudo, foi conduzida uma análise comparativa de diferentes algoritmos de Aprendizado de Máquina (ML) para o preenchimento de falhas em dados de temperatura do ar de quatro localizações de estados brasileiros distintos. Seis algoritmos foram avaliados: regressão linear, regressão LASSO, rede elástica, k-vizinhos próximos, árvores de decisão (CART) e regressão de vetor de suporte (SVR). Os resultados, referentes a todas as localizações, mostram que o modelo Support Vector Regression (SVR) foi o mais promissor, com RMSE excepcionalmente baixos, variando entre 0,1712 °C e 0,2062 °C. Isso sugere que o SVR pode ser a melhor escolha para a previsão da temperatura do ar. Enquanto a Árvore de Decisão apresentou resultados sólidos, com RMSE variando entre 0,2198 °C e 0,3746 °C. Os modelos Elastic Net (EN) e LASSO tiveram desempenho inferior, com RMSE entre 1,6935 °C e 2,8555 °C. O modelo K-Nearest Neighbors (KNN) obteve resultados intermediários, com RMSE variando entre 0,5579 °C e 0,7567 °C. A Regressão Linear também apresentou resultados variáveis, com RMSE entre 0,7474 °C e 1,4010 °C.

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Using machine learning models to assess the population dynamic of the freshwater invasive snail Physa acuta Draparnaud, 1805 (Gastropoda: Physidae) in a tropical urban polluted streams-system

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Population dynamics of planktonic and symbiotic Vibrio spp. associated with the freshwater invasive snail Physa acuta (Gastropoda: Physidae) in Wouri estuary (Douala, Cameroon)

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Influence of some environmental variables on the diversity and distribution of aquatic oligochaetes (Clitellata: Annelida) in the Nyong estuary (Atlantic coast, southern Cameroon)

Preenchimento de falhas em séries temporais da temperatura do ar: uma comparação entre modelos de Machine Learning

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