Padrões e predições na mineração de dados agrícolas
Resumo
Este artigo analisa a produção de soja no Brasil, de 1961 a 2019, usando mineração de dados com formulação de regras de regressão e associação. A base utilizada foi agriculture-crop-production, para identificar padrões entre a área colhida e a produção de soja. Foram realizadas limpeza, tratamento de valores ausentes e normalização de dados, além de análises estatísticas para entender a distribuição dos dados e identificar outliers. Os algoritmos Apriori e FP-Growth geraram regras de associação. Os modelos de regressão Linear, SMOreg, M5P, REPTree, RandomForestRegressor e MultilayerPerceptron previram a produção de soja e R², MAE e MSE foram usados para avaliação. O RandomForestRegressor teve o melhor desempenho e as técnicas aplicadas forneceram informações sobre a dinâmica de produção de soja, com implicações em pesquisas futuras e melhorias nas estratégias agrícolas.
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PDFReferências
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