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

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Uma análise mais <strong>de</strong>talha<strong>da</strong> no índice Kappa e na matriz <strong>de</strong> confusão (Tabela 10e 22) permite avaliar quais os erros mais freqüentes <strong>de</strong>ssas relações, ou seja, comoestavam sendo classifica<strong>da</strong>s <strong>de</strong>termina<strong>da</strong>s uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento.O índice Kappa apresentou um <strong>de</strong>créscimo significativo conforme houve oaumento no balanceamento <strong>de</strong> classes, <strong>de</strong> aproxima<strong>da</strong>mente 0,43 <strong>para</strong> 0,30 (Tabela 10),<strong>de</strong>vido ao aumento <strong>da</strong>s classificações incorretas conforme diminuem-se a amostragem<strong>de</strong> uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> maior área <strong>de</strong> ocorrência.Tabela 22 - – Matiz <strong>de</strong> confusão <strong>da</strong>s uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong> mapeamento na folha Dois Córregos.Matriz <strong>de</strong> confusão com exclusão <strong>da</strong>s classes com p = 0Balanceamento <strong>de</strong> classes = 0a b c d e f g Classificado como1 7874 17 53 0 1173 611 a = LVd text. média0 26033 3482 123 0 1706 840 b = LVA text. médiac = PVAe text.0 3031 8573 977 7 1276 340 arenosa/média_ou_média/argilosa0 42 569 2667 0 103 2 d = RLe ou RLd text. média0 27 755 21 11 6 0 e = RQ3 551 72 389 0 4505 953 f = NVdf ou NVef_text. argilosa3 306 0 48 0 2149 1032 g = LVef_arg_ou_muitoargBalanceamento <strong>de</strong> classes = 0,5a b c d e f g Classificado como0 7869 0 55 19 695 1091 a = LVd text. média0 25984 2979 250 420 1115 1436 b = LVA text. médiac = PVAe text.0 2974 6471 1615 1528 912 704 arenosa/média_ou_média/argilosa0 35 115 3043 85 96 9 d = RLe ou RLd text. média0 0 342 27 445 6 0 e = RQ0 549 42 392 27 3580 1883 f = NVdf ou NVef_text. argilosa0 302 0 48 0 1373 1815 g = LVef_arg_ou_muitoargBalanceamento <strong>de</strong> classes = 1a b c d e f g Classificado como4695 3130 4 55 44 480 1321 a = LVd text. média13473 11862 2415 256 1264 810 2104 b = LVA text. médiac = PVAe text.1389 934 5146 1653 3153 849 1080 arenosa/média_ou_média/argilosa13 3 89 3050 113 86 29 d = RLe ou RLd text. média0 0 217 28 569 3 3 e = RQ277 191 36 393 77 2650 2849 f = NVd ou NVe_text. argilosa209 85 0 49 8 871 2316 g = LVef_arg_ou_muitoargAssim, através <strong>da</strong> tabela 22, na qual a diagonal principal representa os acertos eas células fora <strong>da</strong> diagonal os erros do mo<strong>de</strong>lo, verificou-se que o maior número <strong>de</strong>acertos foi na uni<strong>da</strong><strong>de</strong> do latos<strong>solo</strong> vermelho amarelo textura média, na qual 80 % dos<strong><strong>da</strong>dos</strong> foram classificados corretamente (Tabela 23), <strong>de</strong>vido a esse tipo <strong>de</strong> <strong>solo</strong> ocupargran<strong>de</strong> parte <strong>da</strong> folha. Esse fator fez com que gran<strong>de</strong> parte <strong>da</strong>s outras uni<strong>da</strong><strong>de</strong>s <strong>de</strong>80

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