Interpretabilidade de modelos aplicados aos dados do Enem (2022)
- Authors:
- Autor USP: NEIVA, DAVI KEGLEVICH - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.17648/wmecai-2022-154048
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
NEIVA, Davi Keglevich e VILLAS BOAS, Paulino Ribeiro. Interpretabilidade de modelos aplicados aos dados do Enem. 2022, Anais.. Campinas: Galoá, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154048. Acesso em: 28 mar. 2026. -
APA
Neiva, D. K., & Villas Boas, P. R. (2022). Interpretabilidade de modelos aplicados aos dados do Enem. In Anais. Campinas: Galoá. doi:10.17648/wmecai-2022-154048 -
NLM
Neiva DK, Villas Boas PR. Interpretabilidade de modelos aplicados aos dados do Enem [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2026 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154048 -
Vancouver
Neiva DK, Villas Boas PR. Interpretabilidade de modelos aplicados aos dados do Enem [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2026 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154048 - Robust soil total carbon prediction using LIBS: integrating expert knowledge with machine learning and external dataset evaluation
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