Análise da epidemia da ferrugem do cafeeiro com árvore de decisão

• Autor(a) principal: Meira,Carlos A.A.
• Data de Publicação: 2008
• Outros Autores: Rodrigues,Luiz H.A., Moraes,Sérgio A.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Tropical plant pathology (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-56762008000200005
• topic: Hemileia vastatrix; Coffea arabica; descoberta de conhecimento em bases de dados; mineração de dados

Uma árvore de decisão foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar na compreensão de manifestações epidêmicas da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: redução ou estagnação - TX1; crescimento moderado (até 5p.p.) - TX2; e crescimento acelerado (acima de 5p.p.)- TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi treinada com 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Ela classificou corretamente 78% do conjunto de treinamento e a sua acurácia foi estimada em 73% para a classificação de novos exemplos. O acerto do modelo foi de 88%, 57% e 79% dos exemplos, respectivamente, para as classes de taxa de infecção TX1, TX2 e TX3. As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de molhamento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de incubação e a umidade relativa do ar. A árvore de decisão demonstrou seu potencial como modelo de representação simbólica e interpretável, permitindo a identificação das fronteiras de decisão existentes nos dados e da lógica contida neles, auxiliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas variáveis conduziram as epidemias da ferrugem do cafeeiro no campo.