Título:	Montagem de ambiente para classificação de solos usando ScikitLearn.
Autoria:	VASCONCELOS, G. T. SOUZA, K. X. S. de OLIVEIRA, S. R. de M. CAMARGO NETO, J.
Afiliação:	GABRIEL TESTON VASCONCELOS, Bolsista CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, 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. 104-110.
Conteúdo:	Resumo - Técnicas de Mineração de Dados e Modelagem preditiva são cada vez mais usadas para automação de tarefas nos mais diversos campos do conhecimento. O da agricultura é um deles, existindo diversos modelos para predição de eventos climáticos, ocorrências de pragas e produtividade. A classificação de solos é uma das tarefas dentro dessa área que ainda não possui um sistema computacional satisfatório. Este trabalho tem como objetivo a criação de um sistema para a classificação automática de solos, a partir de dados previamente classificados segundo o método descrito no Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). A modelagem para o sistema de classificação aqui proposto tem como base algoritmos de Aprendizado de Máquina. O trabalho ainda está em andamento e os resultados obtidos até agora indicam que a abordagem é promissora.
NAL Thesaurus:	Support vector machines
Palavras-chave:	Árvore de decisão Floresta aleatória K-Nearest Neighbors Mineração de dados Atributos de solos
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)