Uma análise comparativa das técnicas de machine learning - Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest e SVM

Aug 4, 2026

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Este artigo científico apresenta uma análise comparativa detalhada de técnicas populares de Machine Learning, com foco em Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest e SVM. A partir de revisão bibliográfica atualizada, descrevem-se princípios, vantagens e limitações de cada algoritmo, com ênfase em interpretabilidade, desempenho com grandes volumes de dados, sensibilidade a outliers e aspectos de implementação. Também são discutidos exemplos práticos em diferentes domínios e, ao final, síntese com recomendações para apoiar a escolha do modelo mais adequado ao objetivo do projeto.

IdiomaPortuguese

CategoriaPesquisa e Relatórios

FormatoPDF

Páginas11

Tempo de leitura17 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Resumo

Introdução

Objetivo e contexto do Machine Learning

Regressão Logística

Árvores de Decisão

Random Forest

SVM

Metodologia

Revisão de literatura

Dados utilizados

Implementação em Python

Avaliação e comparação

UMA ANÁLISE COMPARATIVA DAS TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING: Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest e SVM. Celso Barreto da Silva Fabio Fonseca Barbosa Gomes José Vicente Cardoso Santos Cevaldo Santos e Santos RESUMO Este artigo científico tem como objetivo realizar uma análise comparativa detalhada das técnicas de Machine Learning mais populares: Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest e SVM. Através de uma revisão abrangente da literatura atualizada, exploramos as principaiscaracterísticas, vantagens e desvantagens de cada algoritmo, além de fornecer exemplo práticos de sua aplicação. A escolha do algoritmo de Machine Learning adequado é crucial para osucesso de um projeto de pesquisa ou aplicação prática. Portanto, este estudo busca fornecerum panorama abrangente dessas quatro técnicas, com base em referências de renomados autores como Stuart Russell, Tom Mitchell e Yoshua Bengio. Iniciamos o artigo apresentando uma visão geral de cada algoritmo, descrevendo seus princípios fundamentais e os tipos de problemas para os quais são mais adequados. Em seguida, aprofundamos a análise, destacando as vantagens e desvantagens de cada técnica. Discutimos aspectos como a interpretabilidade dos modelos gerados, a capacidade de lidar com grandes volumes de dados, a sensibilidade a outliers e a facilidade de implementação. Além disso, fornecemos exemplos práticos de aplicaçãode cada algoritmo em diferentes domínios, como saúde, finanças e reconhecimento de padrões. Esses exemplos ilustram as capacidades e limitações de cada técnica, permitindo aospesquisadores e profissionais uma compreensão mais clara de qual algoritmo se adequa melhor às suas necessidades específicas. Ao final do artigo, apresentamos uma síntese das principais conclusões e recomendações para auxiliar os leitores na escolha adequada do algoritmo de Machine Learning em seus projetos. Esperamos que esta análise comparativa forneça uma referência valiosa para a comunidade científica e profissional, contribuindo para o avanço do campo de Machine Learning e facilitando a tomada de decisões nessa área em constanteevolução. INTRODUÇÃO A área de Machine Learning tem se mostrado essencial para o processamentoe análise de grandes conjuntos de dados em diversas áreas. Dentre as técnicasmais populares, destacam-se a Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest e SVM. Cada uma dessas técnicas possui características e propriedades únicas, e é importante compreender suas vantagens e desvantagens antes de aplicá-las em um determinado problema. Neste artigo, realizamos uma comparação abrangente dessas técnicas, visando fornecerinformações relevantes para auxiliar na escolha do algoritmo mais adequado para cada cenário. Conforme Russell e Norvig (2010), o campo de Machine Learning é fundamental para o desenvolvimento de sistemas inteligentescapazes de aprender a partir dos dados. A Regressão Logística é uma técnica amplamente utilizada para classificação binária, onde se busca prever uma variável dependente discreta com base emum conjunto de variáveis independentes. A Regressão Logística possui avantagem de produzir resultados interpretáveis e ser computacionalmenteeficiente (RUSSELL E NORVIG, 2010) . Entretanto, em relação às Árvores de Decisão,(Russell e Norvig. 2010), essatécnica é especialmente útil quando há uma grande quantidade de dados e o objetivo é realizar classificações ou regressões. As Árvores de Decisão dividemo conjunto de dados em subconjuntos menores com base em regras condicionais, permitindo uma representação visual clara do processo de tomadade decisão. No contexto de conjuntos de dados complexos, a importância das Random Forests (Russell e Norvig, 2010), as Random Forests combinam diversas árvores de decisão para realizar classificações mais precisas e robustas. Essa técnica é capaz de lidar com a presença de ruído e não requer muitos ajustes de parâmetros. Quanto às Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), confor

Perguntas frequentes

Quais técnicas de Machine Learning são comparadas no artigo?

O artigo compara Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forest e SVM, avaliando princípios, vantagens e desvantagens de cada uma.

Que fatores influenciam a escolha do algoritmo mais adequado?

A escolha depende do tipo de problema, das características dos dados e das metas desejadas, considerando aspectos como interpretabilidade, volume de dados e sensibilidade a outliers.

Como foi realizada a metodologia de comparação prática?

Foi feita revisão da literatura e, depois, aplicação em dados universitários. Para cada algoritmo, elaborou-se um modelo em Python e realizou-se a previsão com dados de teste, comparando qualidade das previsões e interpretabilidade.

Aug 4, 2026

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