Avaliação de modelos de machine learning na previsão de exportações brasileiras de amendoim (arachis hypogea L.)

Abstract

O amendoim (arachis hypogea L.) é uma oleaginosa que vem ganhando força nas exportações brasileiras, ao mesmo tempo 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 as exportações brasileiras de amendoim, ajustados em séries temporais e aplicados os modelos Linear Regression, Random Forest e Multilayer Perceptron, sendo avaliados pelo 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 ocasionando em um péssimo desempenho dos modelos. Dessa forma, houve êxito na avaliação dos modelos, no entanto foram ineficazes para realizar as previsões.