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Este estudo utilizou modelos de IA, incluindo SVM, ET e GPR, para prever a produção de BMW nos estados indianos. A PCA, um método fundamental de extração de características, foi utilizada para melhorar a precisão da previsão, resultando num modelo híbrido baseado na PCA, derivado da abordagem com melhor desempenho. O desempenho do modelo foi avaliado utilizando as métricas RMSE e R². A análise de correlação de Pearson, juntamente com testes de significância bicaudais, validou as relações estatísticas entre as variáveis e as características propostas para a produção de BMW. A análise de sensibilidade, realizada com técnicas não lineares, e a avaliação de oito modelos distintos proporcionaram informações valiosas.
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Este estudo utilizou modelos de IA, incluindo SVM, ET e GPR, para prever a produção de BMW nos estados indianos. A PCA, um método fundamental de extração de características, foi utilizada para melhorar a precisão da previsão, resultando num modelo híbrido baseado na PCA, derivado da abordagem com melhor desempenho. O desempenho do modelo foi avaliado utilizando as métricas RMSE e R². A análise de correlação de Pearson, juntamente com testes de significância bicaudais, validou as relações estatísticas entre as variáveis e as características propostas para a produção de BMW. A análise de sensibilidade, realizada com técnicas não lineares, e a avaliação de oito modelos distintos proporcionaram informações valiosas.
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