Avaliação de modelos de Machine Learning na previsão de exportações brasileiras de amendoim (arachis hypogea L.)

Resumo

O amendoim (arachis hypogea L.) é uma oleaginosa que vem ganhando força nas exportações brasileiras ao mesmo tempo em que a Tecnologia da Informação (TI) vem auxiliando cada vez mais no processo de tomada de decisão em diversos segmentos. Portanto, são necessários estudos sobre previsões de exportações utilizando TI. Assim, o presente trabalho tem como objetivo avaliar diferentes modelos de Machine Learning, que é uma subárea da TI, na previsão de exportações brasileiras de amendoim. Para a realização do estudo, foram coletados dados referentes às exportações brasileiras de amendoim, ajustados em séries temporais e aplicados aos modelos Linear Regression, Random Forest e Multilayer Perceptron para avaliar o coeficiente de determinação (R2), erro quadrático médio (MSE) e a raiz do erro quadrático médio (RMSE). Durante a aplicação dos modelos constatou-se variações de tendência e distribuição dos dados de exportações brasileiras de amendoim ocasionadas a partir do péssimo desempenho dos modelos. Dessa forma, houve êxito na avaliação dos modelos, no entanto foram ineficazes os resultados para realizar as previsões.