Título:	Descobrindo regras de classificação em dados climatológicos.
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.
Ano de publicação:	2007
Referência:	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 6., 2007, São Pedro, SP. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2007.
Páginas:	p. 171-175.
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.
Thesagro:	Previsão do Tempo
NAL Thesaurus:	Weather forecasting
Palavras-chave:	Mineração de dados Dados climáticos Classificadores Data mining Climatic data Classifier
Notas:	SBIAgro 2007.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)