Comparação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Prever a Prevalência de Baixa Estatura na Indonésia

A baixa estatura é um sério problema de saúde pública, especialmente entre crianças menores de cinco anos, que pode causar impactos sérios a curto e longo prazo. Os esforços para combater a baixa estatura na Indonésia envolvem estratégias nacionais e prioridades de desenvolvimento. Portanto, este estudo tem como objetivo comparar o desempenho de algoritmos de regressão de aprendizado de máquina na previsão da prevalência de baixa estatura na Indonésia. Os dados coletados são dados secundários. A coleta de dados foi realizada com cuidado, levando em consideração detalhes explícitos sobre a fonte, escopo, extensão e análise do conjunto de dados, usando uma metodologia de amostragem cuidadosa. Os resultados da avaliação do modelo mostram que o algoritmo de Regressão Random Forest apresenta o melhor desempenho, com uma taxa de sucesso de 90,537%. A aplicação deste modelo ao novo conjunto de dados mostra que a província de Nusa Tenggara Oriental tem a maior porcentagem de baixa estatura, com 31,85%, enquanto Bali tem a menor porcentagem, com 12,07%. A visualização do painel usando Tableau fornece uma imagem clara da distribuição de baixa estatura na Indonésia. Em conclusão, esta pesquisa contribui para o desenvolvimento da ciência, especialmente no campo do aprendizado de máquina e saúde pública, e oferece recomendações políticas para combater a baixa estatura na Indonésia.