Autoria: ABREU, U. G. P. de; THOLON, P.; LIMA, H. P. de

Resumo: O objetivo deste trabalho foi, por meio de técnicas de mineração de dados, classificar os animais de dois rebanhos da Embrapa, em função das réguas de DEP genômicas (DEPg), para identificar os principais atributos (características) que direcionam o entendimento dos diferentes objetivos de seleção nos dois rebanhos. Selecionaram-se oito atributos, para análise de classificação dos animais. Para realizar a classificação dos animais em função do rebanho foram utilizados três algoritmos supervisionados, buscando verificar qual apresentaria o melhor desempenho: árvore de decisão (J48), árvores de modelo logístico (LMT) e floresta randômica (Random Forest - RF). O algoritmo mais acurado foi o Random Forest, que modelou os dados com maior ajuste e acurácia.

Ano de publicação: 2023

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Pantanal

Palavras-chave: Aprendizado de máquina, Característica, Classificação de animais, Data mining, Decision tree, Floresta randômica, Gado Nelore, Logistic model trees, Machine learning, Melhoramento Genético Animal, Mineração de dados, Random forest, Rebanho, Seleção, Seleção de rebanhos, Árvore de decisão, Árvores de modelo logístico