Estudo Comparativo de Técnicas de Previsão para Casos de Dengue

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Geovanne Oliveira Alves
https://orcid.org/0000-0002-2084-5516
Thomás Tabosa de Oliveira
https://orcid.org/0000-0001-8224-5922
Gleyson Rhuan Nascimento Campos
https://orcid.org/0000-0003-1245-3106
Lubnnia Morais Florêncio de Souza
https://orcid.org/0000-0002-2188-6272
Sebastião Rogério da Silva Neto
https://orcid.org/0000-0001-8109-697X

Resumo

A dengue é uma infecção viral que se espalha rapidamente e é endêmica em mais de 100 países tropicais e subtropicais da África, América e regiões da Ásia-Pacífico. Geralmente, a epidemiologia da dengue é influenciada por uma complexa interação de fatores que incluem rápida urbanização e aumento da densidade populacional, capacidade dos sistemas de saúde, eficácia dos sistemas de controle de vetores, limpeza urbana etc. No Brasil que é considerado um país tropical, há uma incidência de casos crescente nos últimos anos, em específico na capital Pernambucana Recife há um ambiente propício para o aumento expressivo dos casos de dengue como são apresentados pelo Boletim Epidemiológico da Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde. O presente trabalho apresenta um estudo comparativo de técnicas de Mineração de Dados seguindo a abordagem CRISP-DM, para um modelo de previsão de casos de Dengue no Recife-PE.

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Como Citar
Alves, G., Oliveira, T., Campos, G., Souza, L., & Silva Neto, S. (2021). Estudo Comparativo de Técnicas de Previsão para Casos de Dengue. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 6(3), 12-20. https://doi.org/10.25286/repa.v6i3.1683
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics