Este repositório contém os códigos, dados derivados e resultados utilizados no estudo: Modelagem Preditiva da Produção de Arroz na América do Sul com Machine Learning Objetivo Desenvolver modelos de aprendizado de máquina capazes de prever a produção anual de arroz na América do Sul, integrando variáveis agrícolas e climáticas para apoiar políticas públicas, planejamento sustentável e segurança alimentar. O estudo compara os algoritmos Regressão Linear, Support Vector Regression (SVR) e XGBoost Regressor, com dados da FAOSTAT (produção) e NASA POWER (variáveis climáticas).