Descobrindo regras de classificação em dados climatológicos.

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dc.contributorLAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; SILVIO ROBERTO MEDEIROS EVANGELISTA, CNPTIA; ADRIANO FRANZONI OTAVIAN, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.
dc.creatorVENDRUSCULO, L. G.
dc.creatorEVANGELISTA, S. R. M.
dc.creatorOTAVIAN, A. F.
dc.creatorOLIVEIRA, S. R. de M.
dc.date2019-09-06T00:35:46Z
dc.date2019-09-06T00:35:46Z
dc.date2007-11-06
dc.date2007
dc.date2020-02-07T11:11:11Z
dc.date.accessioned2026-07-07T04:15:56Z
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.
dc.descriptionSBIAgro 2007.
dc.formatp. 171-175.
dc.identifierIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 6., 2007, São Pedro, SP. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2007.
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9588
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/455929
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectMineração de dados
dc.subjectDados climáticos
dc.subjectClassificadores
dc.subjectData mining
dc.subjectClimatic data
dc.subjectClassifier
dc.subjectPrevisão do Tempo
dc.subjectWeather forecasting
dc.titleDescobrindo regras de classificação em dados climatológicos.
dc.typeArtigo em anais e proceedings

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