Mineração de dados para inferência da relação solo ... - IAC

inconsistentes para o montante esperado. Os valores da diagonal principal da matriz deconfusão refletem o montante em concordância com o modelo e os elementos que nãoestão nas diagonais mostram o montante "da confusão", onde as classes não estãopreditas pelo modelo gerado (COHEN, 1960).A fórmula do índice Kappa é:K =∑pii1−− ∑∑ qiiqiionde Σpii é a soma dos elementos diagonais ou o total de concordância e Σq ii é a somada concordância esperada. O índice Kappa varia de -1 para a discordância perfeita a 1para a concordância completa.Assim, as árvores de decisão apresentam como vantagens a sua versatilidade eum elevado índice de legibilidade que permitem identificar de forma expedita os fatoresmais influentes, além de permitir a classificação de uma amostra desconhecida sem anecessidade da análise de todos os atributos.Entretanto, devemos considerar alguns detalhes antes do uso do algoritmo deárvores de decisão. O algoritmo trabalha bem com valores discretos, pois caso contrárioa árvore pode se tornar extensa e de difícil compreensão. Outro problema é anecessidade de se utilizar uma quantidade considerável de dados quando se trata deestruturas complexas, o que pode gerar problema quanto ao tempo de montagem daárvore, pois é necessária uma grande quantidade de cálculos de probabilidade além dearmazenamento temporário de valores.[7]2.8 Sistemas de Informação Geográficas e Sensoriamento RemotoOs Sistemas de Informação Geográficas (SIG) podem ser definidos como sistemade informações computacionais que permitem a captura, modelagem, manipulação,recuperação, análise e apresentação de dados georreferenciados (WORBOIS, 1995). Jáo sensoriamento remoto é uma técnica para obter informações sobre objetos através dedados coletados por instrumentos que não estejam em contato físico como os objetosinvestigados, sendo que a forma de transmissão dos dados (do objeto para o sensor) sedá através da radiação eletromagnética (AVERY & BERLIN, 1992; MENESES, 2001).22