Data/hora: 06/06/2024 06:04:15

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	13/12/2018	
Data da última atualização: 	21/01/2020	
Autoria: 	VASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CAMARGO NETO, J.	
Afiliação: 	GABRIEL TESTON VASCONCELOS, Bolsista CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA.	
Título: 	Montagem de ambiente para classificação de solos usando ScikitLearn.	
Ano de publicação: 	2018	
Fonte/Imprenta: 	In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018.	
Páginas: 	p. 104-110.	
Série: 	(Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1).	
ISBN: 	978-85-7035-854-7	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto.	
Conteúdo: 	Resumo - Técnicas de Mineração de Dados e Modelagem preditiva são cada vez mais usadas para automação de tarefas nos mais diversos campos do conhecimento. O da agricultura é um deles, existindo diversos modelos para predição de eventos climáticos, ocorrências de pragas e produtividade. A classificação de solos é uma das tarefas dentro dessa área que ainda não possui um sistema computacional satisfatório. Este trabalho tem como objetivo a criação de um sistema para a classificação automática de solos, a partir de dados previamente classificados segundo o método descrito no Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). A modelagem para o sistema de classificação aqui proposto tem como base algoritmos de Aprendizado de Máquina. O trabalho ainda está em andamento e os resultados obtidos até agora indicam que a abordagem é promissora.	
Palavras-Chave: 	Árvore de decisão; Atributos de solos; Floresta aleatória; K-Nearest Neighbors; Mineração de dados.	
Thesaurus Nal: 	Support vector machines.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/188288/1/Mostra-2018-104-110.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (19876-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS