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https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/4921| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Análise Comparativa de Pesquisas Eleitorais e Resultados Oficiais nas Eleições Brasileiras para Presidente e Governador com Uso de Machine Learning |
| Autor: | SILVA, Viviane Cunico da |
| Orientador(a): | SOUSA, Willamys R. N. da |
| Resumo: | Esse artigo tem como objetivo principal comparar as pesquisas e os resultados oficiais das urnas do ano de 2022, por meio das técnicas de Machine Learning, com foco nas eleições para Presidente e Governador no estado de Pernambuco. A investigação centrou-se nas confiabilidade das pesquisas eleitorais e nas discrepâncias em relação aos resultados oficiais, buscando identificar padrões e fatores que influenciaram essas diferenças. A pesquisa adotou uma abordagem quantitativa, utilizando dados provenientes do portal Poder 360 e Portal de Dados Abertos do Tribunal Superior Eleitoral (TSE). A metodologia envolveu o pré-processamento dos dados, a implementação do modelo Random Forest e a avaliação de desempenho com o uso de métricas com MAE (Erro Absoluto Médio) e o RMSE (Raiz do Erro Quadrático Médio). Os resultados revelaram discrepâncias relevantes entre os dados das pesquisas e os resultados oficiais, além da importância de algumas features na hora do treinamento do modelo. |
| Abstract: | This article aims to compare the electoral polls and the official ballot results from the year 2022 using Machine Learning techniques, focusing on the presidential and gubernatorial elections in the state of Pernambuco. The study centered on the reliability of electoral polls and the discrepancies in relation to the official results, seeking to identify patterns and factors that influenced these differences. The research adopted a quantitative approach, using data from the Poder 360 portal and the Open Data Portal of the Superior Electoral Court (TSE). The methodology involved data preprocessing, implementation of the Random Forest model, and performance evaluation using metrics such as MAE (Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Square Error). The results revealed significant discrepancies between poll data and official results, as well as the importance of certain features during model training. |
| Palavras-chave: | pesquisas eleitorais machine learning desempenho discrepâncias eleitorais |
| Cnpq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO |
| metadata.dc.language: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí |
| Sigla: | IFPI |
| Unidade: | Campus Floriano |
| Citação: | SILVA, Viviane Cunico da. Análise comparativa de pesquisas eleitorais e resultados oficiais nas eleições brasileiras para presidente e governador com uso de machine learning. 2025. TCC (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - IFPI, Floriano, 2025 (artigo científico). |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/4921 |
| Data do documento: | 2025 |
| Aparece nas coleções: | Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - Floriano |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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