Data/hora: 21/06/2024 14:26:27

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