Predictors of fertility-limiting preferences among currently married women in Bangladesh: an interpretable machine learning analysis of the 2022 Demographic and Health Survey
Utilizando aprendizado de máquina interpretável em dados da Pesquisa Demográfica e de Saúde de 2022 de Bangladesh, este estudo demonstra que o XGBoost pode prever com precisão as preferências de limitação de fertilidade entre mulheres casadas, identificando idade, número de filhos vivos e intenção contraceptiva como preditores fundamentais, ao mesmo tempo em que revela que a inclusão digital e a saúde mental têm influência mínima.