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Artigo Acesso aberto Produção Nacional Revisado por pares
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Predição de sinistros agrícolas: uma abordagem comparativa utilizando aprendizagem de máquina

2020; UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; Volume: 24; Issue: 4 Linguagem: Português

10.11606/1980-5330/ea161194

ISSN

1980-5330

Autores

Arthur Lula Mota, Daniel Lima Miquelluti, Vitor Augusto Ozaki,

Tópico(s)

Sugarcane Cultivation and Processing

Resumo

O seguro agrícola tem ganho maior atenção no Brasil desde o início da década passada, com a implementação do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural. O presente estudo testou o desempenho de algoritmos de Machine Learning para as seguradoras anteciparem a ocorrência de sinistro, elaborando previsões por meio de dados de apólices e bases de dados climáticas entre os anos de 2006 e 2017. Foram testados os algoritmos Random Forest, Support Vector Machine e k-Nearest Neighbours. O segundo mostrou melhor performance preditiva de sinistros. No entanto, todos os métodos apresentaram baixa capacidade preditiva para a ocorrência de sinistros.

Referência(s)