dc.contributor.author | Martins, Victor Alves Dogo | |
dc.date.accessioned | 2023-04-13T15:09:17Z | |
dc.date.available | 2023-04-13T15:09:17Z | |
dc.date.issued | 2023-03-17 | |
dc.identifier.citation | MARTINS, Victor Alves Dogo. Classifcação binária via Bayes Ingênuo: um estudo comparativo de predições. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17727. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17727 | |
dc.description.abstract | In this undergraduate thesis, we propose a review of the Naive Bayes classifcation
method applied to binary response variables, with a more in-depth formalization of the
Gaussian Naive Bayes and Flexible Naive Bayes methods for numerical covariates. To
compare these methods using the statistical software R, we will use a database containing
both numerical and categorical covariates, with the binary response variable representing
victory or defeat. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Aprendizado de máquina | por |
dc.subject | Bayes ingênuo | por |
dc.subject | Classificação | por |
dc.subject | Predição | por |
dc.title | Classifcação binária via Bayes Ingênuo: um estudo comparativo de predições | por |
dc.title.alternative | Binary classifcation via Naive Bayes: a comparative study of predictions | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Cerqueira, Andressa | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1934493281651316 | por |
dc.description.resumo | No presente Trabalho de Conclusão de Curso, propomos uma revisão do método de
classifcação Bayes Ingênuo aplicado à variáveis resposta binárias, com formalização mais
aprofundada dos métodos Bayes Ingênuo Gaussiano e Bayes Ingênuo Flexível para covariáveis numéricas. Para comparação via software estatístico R, será utilizado um banco
de dados cuja variável resposta binária representa vitória ou derrota, contendo tanto covariáveis numéricas e categóricas. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2953240904482350 | por |
dc.publisher.course | Estatística - Es | por |