Comparison of Machine Learning Models in Animal Adoption (Comparação de Modelos de Machine Learning na Adoção de Animais)

Resumo

https://doi.org/10.5281/zenodo.15707701

Neste trabalho, explora-se o uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina para otimizar a adoção de animais resgatados. A metodologia envolveu o pré-processamento da base de dados fornecida, que incluiu a limpeza e transformação das variáveis para garantir que os modelos recebessem dados relevantes e estruturados. Após essa etapa, foram executados diversos modelos de aprendizado de máquina, como KNN, Decision Tree, Random Forest e Gradient Boosting, para prever o tempo de adoção dos animais. O desempenho de cada modelo foi avaliado e suas métricas de precisão, recall e outras foram comparadas, a fim de identificar a abordagem mais eficiente. Espera-se que os resultados ajudem as instituições de resgate a alocarem recursos de forma mais inteligente e reduzir a superlotação, priorizando animais com maior chance de adoção rápida.