Mineração de dados aplicada à modelagem da incidência da Anemia Infecciosa Equina (AIE), no Pantanal sul-matogrossense.
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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2013-11-21
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| Subjects: | Mineração de dados, Árvore de decisão, Anemia infecciosa equina, Data mining, Decision tree, |
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dig-alice-doc-9718032017-08-15T23:57:21Z Mineração de dados aplicada à modelagem da incidência da Anemia Infecciosa Equina (AIE), no Pantanal sul-matogrossense. LIMA, H. P. de ABREU, U. G. P. de OLIVEIRA, S. R. de M. MASSRUHÁ, S. M. F. S. HELANO POVOAS DE LIMA, CNPTIA; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; SILVIA MARIA FONSECA SILVEIRA MASSRUHÁ, CNPTIA. Mineração de dados Árvore de decisão Anemia infecciosa equina Data mining Decision tree 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. SBIAgro 2013. 2013-11-21T11:11:11Z 2013-11-21T11:11:11Z 2013-11-21 2013 2020-01-22T11:11:11Z Anais e Proceedings de eventos In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso, 2013. http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/971803 pt_BR por openAccess Não paginado. |
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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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