O sistema adotou uma abordagem modular e organizada, utilizando a separação por responsabilidade. As classes foram distribuídas em arquivos distintos para facilitar a legibilidade e manutenção do código.
A classe PreprocessData
é responsável pela carga e pré-processamento de dados. Aqui, são realizadas as etapas iniciais de preparação dos dados para serem utilizados nos modelos de machine learning.
A classe TrainModels
assume a responsabilidade pelo treinamento e avaliação de modelos de machine learning. Dentre os modelos implementados, destacam-se:
- SVM (Support Vector Machine)
- Naive Bayes
- Regressão Logística
- LSTM (Long Short-Term Memory)
- Aluno: Danilo Raizel RA: 2152576
- Aluno: Leonardo Bazan RA: 2204711
- Aluno: Lucas Bonato RA: 2204738
- Aluno: Renan Soares RA: 2162202
- Aluno: Vinicius Freitas RA: 2204819