Classificação do desempenho dos rebanhos de seleção Nelore por meio de aprendizado de máquina.
O objetivo deste trabalho foi, por meio de técnicas de mineração de dados, classificar os animais de dois rebanhos da Embrapa, em função das réguas de DEP genômicas (DEPg), para identificar os principais atributos (características) que direcionam o entendimento dos diferentes objetivos de seleção nos dois rebanhos. Selecionaram-se oito atributos, para análise de classificação dos animais. Para realizar a classificação dos animais em função do rebanho foram utilizados três algoritmos supervisionados, buscando verificar qual apresentaria o melhor desempenho: árvore de decisão (J48), árvores de modelo logístico (LMT) e floresta randômica (Random Forest - RF). O algoritmo mais acurado foi o Random Forest, que modelou os dados com maior ajuste e acurácia.
| Main Authors: | , , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Artigo em anais e proceedings biblioteca |
| Language: | Portugues pt_BR |
| Published: |
2023-12-15
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| Subjects: | Classificação de animais, Característica, Mineração de dados, Seleção de rebanhos, Rebanho, Seleção, Gado Nelore, Melhoramento Genético Animal, |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1159796 |
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