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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/11/2013 |
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Data da última atualização: |
22/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LIMA, H. P. de; ABREU, U. G. P. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MASSRUHÁ, S. M. F. S. |
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Afiliação: |
HELANO POVOAS DE LIMA, CNPTIA; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; SILVIA MARIA FONSECA SILVEIRA MASSRUHÁ, CNPTIA. |
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Título: |
Mineração de dados aplicada à modelagem da incidência da Anemia Infecciosa Equina (AIE), no Pantanal sul-matogrossense. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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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. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2013. |
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Conteúdo: |
Resumo.A Embrapa Pantanal conduziu um programa de controle da AIE, que envolveu 28 fazendas formando um conjunto de dados de 3.285 equídeos. Objetivou-se neste trabalho, modelar o problema da AIE utilizando a técnica de indução de árvores de decisão. Foi realizada uma etapa de pré-processamento dos dados do experimento e três modelos de árvore de decisão foram induzidos, considerando níveis de poda diferentes. A acurácia geral dos modelos girou em torno de 85%, enquanto a precisão para a classe alvo foi de 80%. A quantidade de exames foi o atributo que mais se destacou, revelando uma relação direta com o correto acompanhamento do programa. |
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Palavras-Chave: |
Anemia infecciosa equina; Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Mineração de dados. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92856/1/118099.pdf
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Marc: |
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520 $aResumo.A Embrapa Pantanal conduziu um programa de controle da AIE, que envolveu 28 fazendas formando um conjunto de dados de 3.285 equídeos. Objetivou-se neste trabalho, modelar o problema da AIE utilizando a técnica de indução de árvores de decisão. Foi realizada uma etapa de pré-processamento dos dados do experimento e três modelos de árvore de decisão foram induzidos, considerando níveis de poda diferentes. A acurácia geral dos modelos girou em torno de 85%, enquanto a precisão para a classe alvo foi de 80%. A quantidade de exames foi o atributo que mais se destacou, revelando uma relação direta com o correto acompanhamento do programa.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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