Anais do XXXIV Congresso Brasileiro de Ciência do Solo

ÁRVORE DE DECISÃO NO MAPEAMENTO DE SOLOS DA BACIA DO RIO DOCE: AVALIAÇÃO DE ALGORITMOS E DE VARIÁVEIS PREDITIVAS

FLÁVIA VIEIRA XAVIER⁽¹⁾; ELIANA DE SOUZA⁽¹⁾; ELPÍDIO INÁCIO FERNANDES FILHO⁽¹⁾;
1 - UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA;

O modelo de mapeamento digital de solos por Árvore de Decisão (AD) é baseado na mineração de dados e utiliza várias técnicas da estatística e inteligência artificial. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento digital de classes de solos por AD na parte mineira da Bacia do Rio Doce, de modo a avaliar covariáveis preditivas e algoritmos de classificação. Foram utilizados 351 perfis de solos. Foi avaliada a classificação com as variáveis na escala normal dos dados e a classificação com componentes principais (CPs) gerados através das covariáveis. A classificação foi feita no software WEKA, utilizando dois algoritmos e dois métodos. O algoritmo J48 selecionou maior número de CPs do que o Simple Cart, e obteve o maior desempenho com o índice Kappa (0,85) pela validação cruzada. Pelo método n-fold o algoritmo Simple Cart obteve melhor resultado também para os CPs (0,20). Os solos com menor representatividade de amostras foram classificados com menor exatidão.

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