Temporal Modeling of Weekly Dengue Cases in Marikina City: A Time-Respecting Comparison of Classical, Machine Learning, and Deep Temporal Models
Este estudo avalia modelos clássicos, de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo para a previsão de casos semanais de dengue em Marikina City utilizando um design temporal livre de vazamento de dados, constatando que, embora os modelos de base simples tenham apresentado bom desempenho durante a validação interna, o modelo LSTM alcançou uma precisão preditiva superior no conjunto de teste fora do tempo de 2025, apesar de uma tendência geral de subprever semanas de nível de surto.