Data/hora: 31/05/2024 01:32:48

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	21/11/2013	
Data da última atualização: 	22/01/2020	
Autoria: 	DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A.	
Afiliação: 	CESARE DI GIROLAMO NETO, Colaborador CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; THIAGO TOSHIYUKI THAMADA, Colaborador CNPTIA; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.	
Título: 	Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.	
Ano de publicação: 	2013	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso, 2013.	
Páginas: 	Não paginado.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	SBIAgro 2013.	
Conteúdo: 	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.	
Palavras-Chave: 	Árvore de decisão; Coffee rust; Data mining; Decision tree; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Modelos de alerta; Random forest; Redes neurais.	
Thesaurus Nal: 	Neural networks; support vector machines.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92847/1/117553.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (17653-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS