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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
30/01/2008 |
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Data da última atualização: |
18/07/2008 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
TEIXEIRA, E. A.; CARVALHO, I. M.; MELLO, S. C. M. |
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Título: |
Eficiência de Cercospora caricis no controle biológico da ti ri rica, com e sem a cultura da salsa (Petroselium crespum), em condições de casa de vegetação. |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
In: WORKSHOP DO TALENTO ESTUDANTIL DA EMBRAPA RECURSOS GENÉTICOS E BIOTECNOLOGIA, 4., 1999, Brasília. Anais: resumos dos trabalhos. Brasília, DF: EMBRAPA-CENARGEN, 1999. |
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Páginas: |
p. 128. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Controle Biológico. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CENARGEN/28954/1/tales1999.pdf
https://www.cenargen.embrapa.br/publica/talento/tales1999.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
19/09/2023 |
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Data da última atualização: |
22/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ALMEIDA, M. B. F. de; BÉGUÉ, A. |
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Afiliação: |
PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; AGNÈS BÉGUÉ, MAISON DE LA TÉLÉDÉTÉCTION. |
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Título: |
Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2484-2487. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Ao conduzir uma classificação supervisionada com algoritmos de aprendizado de máquina, como o Random Forest, a estratégia de balanceamento das amostras é fundamental, pois impacta diretamente nos resultados. Estes classificadores são sensíveis às proporções das amostras de treinamento das diferentes classes. Compreender como estes fatores influenciam na classificação de áreas de produção agropecuária, sobretudo de sistemas minoritários e complexos como o iLP (Integração Lavoura-Pecuária) são de extrema importância para contribuir com metodologias de monitoramento. Para avaliar o impacto do balanceamento, foram testados três grupos de dados de aprendizagem do Random Forest: (i) Bset01: dados balanceados entre três classes prioritárias no estado do Mato Grosso; (ii) Bset02: dados desbalanceados com as proporções refletindo a realidade de campo e (iii) Bset03: superestimando a classe rara iLP. Os melhores valores de fscore da classe iLP foram para Bset01 (0,81) e Bset02 (0,83), com um erro de comissão mais alto para Bset01, sugerindo uma melhor performance do Bset02. |
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Palavras-Chave: |
Agricultura de baixa emissão de carbono; Aprendizado de máquina; Dados de treinamento; ILP; Séries temporais. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156750/1/Avaliacao-do-impacto-das-amostras-de-treinamento-na-acuracia-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01979nam a2200217 a 4500
001 2156750
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008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aKUCHLER, P. C.
245 $aAvaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2484-2487.$c2487
520 $aAo conduzir uma classificação supervisionada com algoritmos de aprendizado de máquina, como o Random Forest, a estratégia de balanceamento das amostras é fundamental, pois impacta diretamente nos resultados. Estes classificadores são sensíveis às proporções das amostras de treinamento das diferentes classes. Compreender como estes fatores influenciam na classificação de áreas de produção agropecuária, sobretudo de sistemas minoritários e complexos como o iLP (Integração Lavoura-Pecuária) são de extrema importância para contribuir com metodologias de monitoramento. Para avaliar o impacto do balanceamento, foram testados três grupos de dados de aprendizagem do Random Forest: (i) Bset01: dados balanceados entre três classes prioritárias no estado do Mato Grosso; (ii) Bset02: dados desbalanceados com as proporções refletindo a realidade de campo e (iii) Bset03: superestimando a classe rara iLP. Os melhores valores de fscore da classe iLP foram para Bset01 (0,81) e Bset02 (0,83), com um erro de comissão mais alto para Bset01, sugerindo uma melhor performance do Bset02.
653 $aAgricultura de baixa emissão de carbono
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653 $aDados de treinamento
653 $aILP
653 $aSéries temporais
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700 1 $aFERRAZ, R. P. D.
700 1 $aALMEIDA, M. B. F. de
700 1 $aBÉGUÉ, A.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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