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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32652| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0001-6293-1351 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Redes bayesianas para previsão de doadores de sangue |
| Autor(es): | Romani, Cristina Zayra de Nobrega |
| Primeiro orientador: | Santos, Fernanda Maria da Cunha |
| Primeiro membro da banca: | Tuma, Carlos Cesar Mansur |
| Segundo membro da banca: | Couto, Leandro Nogueira |
| Resumo: | Os hemocentros são entidades responsáveis por administrar bancos de sangue para transfusões. Em diversas situações, o hemocentro necessita prever doadores de sangue regulares para garantir o estoque e a rotatividade exigida pelos Hospitais. Diante disso, este trabalho apresenta uma solução baseada no aprendizado de máquina utilizando o modelo probabilístico das Redes Bayesianas para predição de doadores regulares. Os classificadores empregados são o Naive Bayes e o Tree Augmented Naive Bayes (TAN). A base de dados analisada foi "Conjunto de dados do Centro de Serviços de Transfusão de Sangue", retirada do repositório UCI Machine Learning Repository. Em primeiro instante aplicou-se as medidas de associação, risco relativo e odds ratio, para encontrar as variáveis que afetam na escolha do doador regular. A base possui classes desbalanceadas sendo necessário aplicar as técnicas SMOTE e k-fold estratificado para neutralizar o problema. Para avaliar os modelos empregados utilizou-se as métricas acurácia, precisão e sensibilidade. Os resultados encontrados demonstraram que o TAN possui maiores taxas de acerto para encontrar um doador de sangue regular. Porém, não foi possível obter melhores resultados devido ao desbalanceamento da base de dados. |
| Palavras-chave: | Doação de sangue Rede Bayesiana Modelo probabilístico Aprendizado de máquina |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | ROMANI, Cristina Zayra de Nobrega Romani. Redes bayesianas para previsão de doadores de sangue. 2021. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2021. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32652 |
| Data de defesa: | 3-Ago-2021 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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