Publisher's Synopsis
No mundo da medicina, o AVC é uma das doenças mais importantes que ameaçam a vida humana no mundo. As causas de morte mais comuns no mundo são o AVC, as doenças cardíacas e o cancro. Felizmente, o AVC pode ser evitado se os doentes de alto risco forem identificados antes da ocorrência de um AVC. O diagnóstico médico para a previsão do AVC é um processo complexo. No entanto, os algoritmos de aprendizagem automática podem ser utilizados para facilitar a previsão do AVC nas fases iniciais. O desempenho dos algoritmos de classificação depende de um conjunto de dados equilibrado, pelo que este estudo tem por objetivo implementar técnicas de dados desequilibrados como a subamostragem, a sobreamostragem e técnicas híbridas para melhorar o desempenho dos modelos de classificação.
