Aplicação do modelo Random Forest para a predição da produtividade do arroz tropical irrigado.

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dc.contributorIGOR KUIVJOGI FERNANDES, estagiário CNPAF; DAVID HENRIQUES DA MATTA, UFG; GERMANO COSTA-NETO, doutorando ESALQ; ALEXANDRE BRYAN HEINEMANN, CNPAF.
dc.creatorFERNANDES, I. K.
dc.creatorMATTA, D. H. da
dc.creatorCOSTA-NETO, G.
dc.creatorHEINEMANN, A. B.
dc.date2022-02-20T02:08:10Z
dc.date2022-02-20T02:08:10Z
dc.date2022-02-19
dc.date2021
dc.date.accessioned2026-07-01T00:06:46Z
dc.descriptionAs previsões de produtividade agrícola, em especial do arroz irrigado, são fundamentais para o desenvolvimento das políticas agrícolas, notadamente no ambiente tropical. A possibilidade do uso de alternativas que têm a capacidade de prever o desempenho das culturas em resposta ao clima constituem estratégias que possibilitam grande avanço para a tomada de decisões na agricultura tropical. Avaliamos um método de aprendizado de máquina, denominado Random Forest (RF), por sua capacidade de prever as respostas da produção agrícola ao clima em escalas globais e regionais em arroz irrigado tropical.
dc.descriptionEvento online.
dc.formatp. 34.
dc.identifierIn: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 15., 2021, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Brasília, DF: Embrapa; Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2021.
dc.identifier978-65-87380-73-5
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1140248
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/397614
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectArroz Irrigado
dc.subjectOryza Sativa
dc.subjectProdutividade
dc.subjectProdução Agrícola
dc.titleAplicação do modelo Random Forest para a predição da produtividade do arroz tropical irrigado.
dc.typeResumo em anais e proceedings

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Embrapa Arroz y frijol (CNPAF)