Aprendizado Ensemble e sua Relação com a Interpretabilidade para a Identificação de Crianças e Adolescentes com Depressão

Algoritmos de aprendizado de máquina tem se mostrado eficientes em problemas de classificação na previsão e identificação de transtornos mentais. Esses métodos podem ser considerados como interpretáveis  ou não interpretáveis, sendo a interpretabilidade essencial para a credibilidade dos modelos, principalmente em contextos clínicos. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de três métodos ensemble (Bagging, Random Forest e XGBoost) e dois métodos únicos (Árvore de Decisão e Rede Neural) na classificação da depressão em jovens, além de discutir a interpretabilidade desses métodos. Os resultados revelaram que os métodos ensemble, especialmente Random Forest e XGBoost, apresentaram melhor desempenho. No entanto, esses modelos possuem maior necessidade de uma investigação para  identificar as variáveis importantes no contexto da depressão. Essa discussão ressalta o potencial das abordagens computacionais avançadas em complementar as práticas clínicas tradicionais na área da saúde.