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

obtenção de acurácias consideradas elevadas, 54,8 % e 60,88 % e concordâncias de27% e 43 %, para as áreas de São Pedro e Dois Córregos, respectivamente.Com a finalidade de diminuir o número de regras geradas foi realizada a prépodagemda árvore com os mesmos valores para a folha São Pedro (20, 50 e 100),sendo esses os números mínimos de pixels que o modelo utiliza para gerar uma regra,ou seja, classifica uma unidade de mapeamento de solo como folha da árvore declassificação.Tabela 20 - – Diferentes classes de podas aplicadas no modelo de maior acurácia para a folha DoisCórregos.Classes de Poda Regras Acurácia (%)20 98 60,7550 92 60,75100 86 60,75Como observado na tabela 20, a poda da árvore de decisão contribuiu para adiminuição do número de regras sem alterar a acurácia geral do modelo, o que significaque algumas combinações de variáveis morfométricas são mais importantes nadeterminação de certas unidades de mapeamento. A poda de 20 para 100 diminuiu 12regras da árvore.A partir de testes de incerteza da informação e qui-quadrado foi possívelverificar o rankeamento dos atributos quanto à sua contribuição ao modelo gerado. Atabela 21 ilustra a ordem de importância dos atributos para a folha Dois Córregos.Tabela 21 - Ordenamento das variáveis morfométricas e geologia quanto à contribuição ao modelo geradopara a folha Dois Córregos.Ranking das variáveisOrdem Entropia Qui-quadrado1 Geologia Geologia2 Distância Diagonal Distância Diagonal3 Declividade Declividade4 Curvatura em Perfil Curvatura em Perfil5 Curvatura em Planta Curvatura em Planta6 Área de Contribuição Área de ContribuiçãoPode-se observar que para os dois testes o ordenamento foi o mesmo, comdestaque para a Geologia e Distância Diagonal como parâmetros determinantes napredição dos solos. Isso ficou comprovado através das regras geradas pelo modelo, naqual com apenas a combinação dessas duas variáveis foi possível classificar algumas76