Árvore de decisão na análise de epidemias da ferrugem do cafeeiro.

MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A.

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	MEIRA, C. A. A.	pt_BR
dc.contributor.author	RODRIGUES, L. H. A.	pt_BR
dc.date.accessioned	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.created	2009-07-06	pt_BR
dc.date.issued	2009	pt_BR
dc.identifier.citation	In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 6., 2009, Vitória. Inovação científica, competitividade e mudanças climáticas: anais. Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2009. Não paginado.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/82922	pt_BR
dc.description	O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma árvore de decisão para analisar epidemias da ferrugem do cafeeiro. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem é importante e pode servir de base para a decisão sobre as medidas de controle a adotar e o melhor momento de implementá-las. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da doença foram agrupadas em três classes: declínio ou estagnação - TX1; crescimento até 5 pontos percentuais - TX2; e crescimento acima de 5 pontos percentuais - TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi induzida de 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. O modelo classificou corretamente 78% dos exemplos de treinamento e a sua acurácia foi estimada em 73% para a classificação de novos exemplos. O acerto para cada classe de taxa de infecção foi de 88% (TX1), 57% (TX2) e 79% (TX3). As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de molhamento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de incubação e a umidade relativa do ar. A árvore de decisão demonstrou seu potencial como modelo de representação simbólica e interpretável, auxiliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas variáveis conduziram as epidemias da ferrugem do cafeeiro no campo.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Modelos	pt_BR
dc.subject	Descoberta de conhecimento em bases de dados	pt_BR
dc.subject	Mineração de dados	pt_BR
dc.subject	Cafeeiro	pt_BR
dc.subject	Ferrugem do cafeeiro	pt_BR
dc.subject	Árvore de decisão	pt_BR
dc.subject	Análise de epidemias	pt_BR
dc.subject	Data mining	pt_BR
dc.subject	Knowledge discovery in database	pt_BR
dc.subject	Decision tree	pt_BR
dc.title	Árvore de decisão na análise de epidemias da ferrugem do cafeeiro.	pt_BR
dc.type	Artigo em anais e proceedings	pt_BR
dc.date.updated	2020-01-31T11:11:11Z	pt_BR
dc.subject.thesagro	Agricultura	pt_BR
dc.subject.thesagro	Doença de planta	pt_BR
dc.subject.thesagro	Café	pt_BR
dc.subject.thesagro	Coffea Arábica	pt_BR
dc.subject.thesagro	Hemileia Vastatrix	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Models	pt_BR
riaa.ainfo.id	82922	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2020-01-31 -02:00:00	pt_BR
dc.contributor.institution	CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, FEAGRI/UNICAMP.	pt_BR
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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