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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorVENDRUSCULO, L. G.pt_BR
dc.contributor.authorEVANGELISTA, S. R. M.pt_BR
dc.contributor.authorOTAVIAN, A. F.pt_BR
dc.contributor.authorOLIVEIRA, S. R. de M.pt_BR
dc.date.accessioned2019-09-06T00:35:46Z-
dc.date.available2019-09-06T00:35:46Z-
dc.date.created2007-11-06
dc.date.issued2007
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 6., 2007, São Pedro, SP. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2007.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9588-
dc.descriptionRESUMO: A tradicional abordagem de descoberta do conhecimento demanda recursos financeiros e de tempo consideráveis. A mineração de dados, por meio da árvore de decisão, contribui para a geração de regras de classificação importantes. Foram analisados dados climatológicos visando à previsão do tempo e obteve-se uma árvore de classificação complexa, em profundidade e número de nós. Entretanto, o algoritmo J48, comparado com o Decision Stump, do ambiente WEKA, classificou corretamente 62,23% dos dados usados como treinamento.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectDados climáticospt_BR
dc.subjectClassificadorespt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectClimatic datapt_BR
dc.subjectClassifierpt_BR
dc.titleDescobrindo regras de classificação em dados climatológicos.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2020-02-07T11:11:11Z
dc.subject.thesagroPrevisão do Tempopt_BR
dc.subject.nalthesaurusWeather forecastingpt_BR
dc.description.notesSBIAgro 2007.pt_BR
dc.format.extent2p. 171-175.pt_BR
riaa.ainfo.id9588pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2020-02-07 -02:00:00
dc.contributor.institutionLAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; SILVIO ROBERTO MEDEIROS EVANGELISTA, CNPTIA; ADRIANO FRANZONI OTAVIAN, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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