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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorABREU, U. G. P. de
dc.contributor.authorTHOLON, P.
dc.contributor.authorLIMA, H. P. de
dc.date.accessioned2023-12-15T14:32:43Z-
dc.date.available2023-12-15T14:32:43Z-
dc.date.created2023-12-15
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationCONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Avanços na agricultura digital colaborativa: anais. Natal: Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1159796-
dc.descriptionO objetivo deste trabalho foi, por meio de técnicas de mineração de dados, classificar os animais de dois rebanhos da Embrapa, em função das réguas de DEP genômicas (DEPg), para identificar os principais atributos (características) que direcionam o entendimento dos diferentes objetivos de seleção nos dois rebanhos. Selecionaram-se oito atributos, para análise de classificação dos animais. Para realizar a classificação dos animais em função do rebanho foram utilizados três algoritmos supervisionados, buscando verificar qual apresentaria o melhor desempenho: árvore de decisão (J48), árvores de modelo logístico (LMT) e floresta randômica (Random Forest - RF). O algoritmo mais acurado foi o Random Forest, que modelou os dados com maior ajuste e acurácia.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectClassificação de animais
dc.subjectCaracterística
dc.subjectMineração de dados
dc.subjectSeleção de rebanhos
dc.titleClassificação do desempenho dos rebanhos de seleção Nelore por meio de aprendizado de máquina.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroRebanho
dc.subject.thesagroSeleção
dc.subject.thesagroGado Nelore
dc.subject.thesagroMelhoramento Genético Animal
dc.description.notesSBIAGRO 2023.
riaa.ainfo.id1159796
riaa.ainfo.lastupdate2023-12-15
dc.contributor.institutionURBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; PATRICIA THOLON, CPPSE; HELANO POVOAS DE LIMA, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CPAP)

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