Data/hora: 06/06/2024 02:41:41

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 06/11/2007
Data da última atualização: | 07/02/2020
Autoria: | VENDRUSCULO, L. G.; EVANGELISTA, S. R. M.; OTAVIAN, A. F.; OLIVEIRA, S. R. de M.
Afiliação: | LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; SILVIO ROBERTO MEDEIROS EVANGELISTA, CNPTIA; ADRIANO FRANZONI OTAVIAN, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.
Título: | Descobrindo regras de classificação em dados climatológicos.
Ano de publicação: | 2007
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 6., 2007, São Pedro, SP. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2007.
Páginas: | p. 171-175.
Idioma: | Português
Notas: | SBIAgro 2007.
Conteúdo: | RESUMO: A tradicional abordagem de descoberta do conhecimento demanda recursos financeiros e de tempo consideráveis. A mineração de dados, por meio da árvore de decisão, contribui para a geração de regras de classificação importantes. Foram analisados dados climatológicos visando à previsão do tempo e obteve-se uma árvore de classificação complexa, em profundidade e número de nós. Entretanto, o algoritmo J48, comparado com o Decision Stump, do ambiente WEKA, classificou corretamente 62,23% dos dados usados como treinamento.
Palavras-Chave: | Classificadores; Classifier; Climatic data; Dados climáticos; Data mining; Mineração de dados.
Thesagro: | Previsão do Tempo.
Thesaurus Nal: | Weather forecasting.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/201621/1/SBIAgro-2007-p82.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (11650-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS