Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.
Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.
Autoria: DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A.
Resumo: Resumo. Este trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados no desenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e Random Forest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modelos com maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As Redes Neurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores de Decisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. O balanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa de acerto dos modelos.
Ano de publicação: 2013
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Agricultura Digital
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