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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorLORENSINI, C. L.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, S. R. de M.
dc.contributor.authorVICTORIA, D. de C.
dc.date.accessioned2018-12-14T00:02:48Z-
dc.date.available2018-12-14T00:02:48Z-
dc.date.created2018-12-12
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationIn: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018.
dc.identifier.isbn978-85-7035-854-7
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1101328-
dc.descriptionResumo - 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.
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1).
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMineração de dados
dc.subjectSeleção de atributos
dc.subjectMatopiba
dc.subjectSustentabilidade
dc.subjectData mining
dc.subjectAttribute selection
dc.subjectSustainability
dc.titleModelos preditivos para classificação de aptidão agrícola de municípios.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.date.updated2020-01-21T11:11:11Zpt_BR
dc.description.notesEditores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto.
dc.format.extent2p. 38-43.
riaa.ainfo.id1101328
riaa.ainfo.lastupdate2020-01-21 -02:00:00
dc.contributor.institutionCAROLINA LOBELLO LORENSINI, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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