MACHINE LEARNING · PROJETO 04
Projeto 16 · Machine Learning
Redes Neuronais · Danos em Eventos Meteorológicos
Modelo de classificação para estimar danos económicos em eventos meteorológicos, comparando regressão logística com uma rede neuronal sobre dados NOAA Storm Events de 2010–2025.
CONTEXTO E OBJETIVO
O projeto utiliza NOAA Storm Events para classificar se um evento meteorológico regista danos económicos. A comparação entre regressão logística e rede neuronal permite avaliar se um modelo não linear melhora a deteção mantendo uma referência interpretável.
DADOS E DIAGNÓSTICO
A base integra 1.037.691 eventos de 2010–2025 e utiliza 19 variáveis temporais, geográficas e meteorológicas. A avaliação respeita o tempo: 2010–2021 para treino, 2022–2023 para validação e 2024–2025 como teste final reservado.
ENTREGA E APRENDIZAGEM
No teste 2024–2025, a rede neuronal melhora face à regressão logística em ROC AUC (0,9324 vs. 0,8961), PR AUC (0,8004 vs. 0,6691) e F1 da classe positiva (0,6991 vs. 0,6042). Os resultados são preliminares porque o projeto continua em desenvolvimento.