CAROLINA LOBELLO LORENSINI, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPTIA.2026-07-07http://hdl.handle.net/123456789/455859Resumo - Este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar modelos baseados em técnicas de mineração de dados para classificar municípios com aptidão agrícola, na região do Matopiba. Foram utilizados dados socioeconômicos e físicos dos municípios, obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os modelos preditivos foram gerados por meio de indução de árvores de decisão juntamente com métodos de seleção de atributos. Os resultados encontrados revelaram o potencial das técnicas de mineração de dados para a classificação de áreas com aptidão agrícola.Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto.p. 38-43.openAccessMineração de dadosSeleção de atributosMatopibaSustentabilidadeData miningAttribute selectionSustainabilityArtigo em anais e proceedings