Montagem de ambiente para classificação de solos usando ScikitLearn.
No hay miniatura disponible
Fecha
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Resumen
Descripción
Resumo - Técnicas de Mineração de Dados e Modelagem preditiva são cada vez mais usadas para automação de tarefas nos mais diversos campos do conhecimento. O da agricultura é um deles, existindo diversos modelos para predição de eventos climáticos, ocorrências de pragas e produtividade. A classificação de solos é uma das tarefas dentro dessa área que ainda não possui um sistema computacional satisfatório. Este trabalho tem como objetivo a criação de um sistema para a classificação automática de solos, a partir de dados previamente classificados segundo o método descrito no Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). A modelagem para o sistema de classificação aqui proposto tem como base algoritmos de Aprendizado de Máquina. O trabalho ainda está em andamento e os resultados obtidos até agora indicam que a abordagem é promissora.
Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto.
Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto.
Palabras clave
Árvore de decisão, Floresta aleatória, K-Nearest Neighbors, Mineração de dados, Atributos de solos, Support vector machines