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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1101328
Título: | Modelos preditivos para classificação de aptidão agrícola de municípios. |
Autoria: | LORENSINI, C. L. OLIVEIRA, S. R. de M. VICTORIA, D. de C. |
Afiliação: | CAROLINA LOBELLO LORENSINI, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPTIA. |
Ano de publicação: | 2018 |
Referência: | In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018. |
Páginas: | p. 38-43. |
Conteúdo: | Resumo - Este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar modelos baseados em técnicas de mineração de dados para classificar municípios com aptidão agrícola, na região do Matopiba. Foram utilizados dados socioeconômicos e físicos dos municípios, obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os modelos preditivos foram gerados por meio de indução de árvores de decisão juntamente com métodos de seleção de atributos. Os resultados encontrados revelaram o potencial das técnicas de mineração de dados para a classificação de áreas com aptidão agrícola. |
Palavras-chave: | Mineração de dados Seleção de atributos Matopiba Sustentabilidade Data mining Attribute selection Sustainability |
Série: | (Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1). |
ISBN: | 978-85-7035-854-7 |
Notas: | Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto. |
Tipo do material: | Artigo em anais e proceedings |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Artigo em anais de congresso (CNPTIA) |
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