Geometrica
Predição e Análise
Conclusão
Análise comparativa dos modelos e suas performances
Comparativo de Performance
Métricas Detalhadas
| Modelo | R² (Val.) | RMSE (Val.) | Erro Máx. (Val.) |
|---|---|---|---|
| Regressão Linear | 0.9325 | 4.4422 | 31.0151 |
| SVM | 0.9480 | 3.9935 | 30.8957 |
| Random Forest | 0.9616 | 3.3578 | 30.6990 |
Análise dos Resultados
Analisando os resultados obtidos, observamos que o Random Forest apresentou o melhor desempenho geral, com o maior R² (0.9616) e menor RMSE (3.3578) na validação.
O SVM também demonstrou boa performance, com R² de 0.9480, seguido pela Regressão Linear com 0.9325.
Em termos de erro máximo, o Random Forest e SVM apresentaram resultados similares, ambos melhores que a Regressão Linear, indicando maior robustez destes modelos.