UM MÉTODO BASEADO EM APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA CLASSIFICAÇÃO DE ASTEROIDES

Resumo

Este artigo apresenta um modelo criado usando Aprendizado de Máquina para classificar asteroides em uma base de dados. Foram testados três algoritmos de Aprendizado Supervisionado: Support Vector Machine - RBF Kernel (SVM-RBF), Naive Bayes e K-Nearest Neighbors. A avaliação incluiu quatro métricas: Precisão, Recall, F1-Score e Acurácia. Um terço dos dados foi usado para testes. Conclui-se que o algoritmo SVM-RBF foi o mais eficaz na classificação de asteroides, resultando na integração desse modelo em uma aplicação web.