Desenvolvimento de modelo de machine learning para previsão das condições de ondas para a prática do surf

Abstract

O surf é um esporte praticado mundialmente e cada vez atrai mais a atenção e curiosidade de novas pessoas, porém, para quem está começando no esporte, pode se tornar um pouco difícil a experiência de identificar quais as melhores condições das ondas para praticá-lo. Em função disso, este trabalho propõe o desenvolvimento e o treinamento de um modelo de machine learning que, a partir de dados coletados em sites de previsões meteorológicas utilizando o processo de web scraping, conseguirá prever essas condições através da utilização de classificadores como por exemplo SVM, KNN e Árvores de Decisão. Por fim, através de experimentos realizados utilizando dados não disponíveis no conjunto de treinamento para analisar o funcionamento do modelo desenvolvido e dos resultados encontrados, o SVM apresentou as melhores métricas de qualidade, com uma acurácia de 83% e uma precisão de 93%.

Surfing is a sport worldwide respected and increasingly attracts more attention and curiosity from new people, however, for those who are starting in the sport, it can become difficult to identify the best waves conditions to practice it. As a result, this paper proposes the development and training of a machine learning model that, from data that will be collected on weather forecasting sites using web scraping process, will be able to predict these conditions through the use of classifiers such as SVM, KNN and decision trees. Finally, through experiments carried out using data not available in the training set to analyze the functioning of the developed model and the results found, the SVM presented the best quality indicators, with an accuracy of 83% and a precision of 93%.