Uso de árvores aleatórias para classificação sensorial de arroz cozido

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Morais, Rafael Lima de
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/20529
http://dx.doi.org/10.26512/2017.TCC.20529
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
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Por fim, foi investigado o uso da medida de discrepância fornecida pelo modelo de floresta aleatória, para a determinação de regiões de incerteza de classificação. A análise foi aplicada em dados de pegajosidade sensorial do arroz cozido. Resultados competitivos foram observados em termos de acurácia do modelo de floresta aleatória quando comparada com a regressão logística. Para o caso específico do arroz de terras altas, do ano de 2014, a floresta aleatória balanceada representou um ganho considerável no desempenho do modelo. Os gráficos de calor apresentados auxiliam na percepção de particularidades do modelo e ajudam no entendimento da construção da floresta aleatória. Finalmente, a barreira construída via valores discrepantes, se mostrou consistente na seleção de observações erroneamente classificadas e quando aplicada à floresta aleatória balanceada dos dados de terras altas, no ano de 2014, resultou em um modelo com apenas um erro de classificação, isso sem custos elevados de não classificação.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-13T10:59:39Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_RafaelLimaDeMorais_tcc.pdf: 611128 bytes, checksum: 7fb7b4a9ce499c25f4597d6bda6ee34c (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-13T11:00:00Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_RafaelLimaDeMorais_tcc.pdf: 611128 bytes, checksum: 7fb7b4a9ce499c25f4597d6bda6ee34c (MD5)Made available in DSpace on 2018-08-13T11:00:00Z (GMT). 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