Modelo de Predição da Evolução de Pacientes com Covid-19 em Alagoas

Notebook para análise e construção de um modelo de aprendizagem de máquina que visa prever a evolução de pacientes acometidos pela Covid-19 no estado de Alagoas. O modelo é desenvolvido com base na linguagem R e abrange tanto a manipulação e visualização de dados quanto a construção de modelos de aprendizado de máquina.

Bibliotecas

• tidyverse;
• janitor;
• lubridate;
• skimr;
• ggplot2;
• tidymodels.

Bases de Dados

A base de dados utilizadas no projeto está no diretório data.

Pré-Processamento

Inicialmente, é realizada a etapa de leitura e preparação dos dados, onde os nomes das colunas são renomeados para um melhor compreensão. São tratados dados ausentes e colunas redundantes.

Caracterização dos Dados

São realizadas análises descritivas para caracterizar os dados, como a quantificação de casos por data de atendimento, idade e sexo do paciente, município de residência, comorbidades e situação. Além disso, é elaborado um boxplot que relaciona as idades com as diferentes situações dos pacientes.

Criação do Modelo de Predição

O objetivo é construir um modelo de predição utilizando a Random Forest. O workflow de modelagem é criado, hiperparâmetros são ajustados e o modelo final é treinado.