Classification Based on Rules for the Study of Cotton Productivity in the State of Mato Grosso

Authors

  • Alexandra Virgínia Valente da Silva Instituto de Ciências Matemáticas e Computação da Universidade de São Paulo (ICMC – USP), São Carlos-SP, Brasil. http://orcid.org/0000-0001-7287-0804
  • Carlos Manoel Pedro Vaz Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa (Embrapa Instrumentação) : São Carlos, São Paulo , Brasil https://orcid.org/0000-0003-1336-8958
  • Ednaldo José Ferreira Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa (Embrapa Instrumentação) : São Carlos, São Paulo , Brasil https://orcid.org/0000-0003-0277-669X
  • Rafael Galbieri Instituto Mato-grossense do Algodão, Primavera do Leste-MT, Brasil. https://orcid.org/0000-0001-6559-7088

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.108126

Keywords:

Cotton productivity, Data mining, Classification based on rules, Machine learning

Abstract

The advance of cotton farming in the Brazilian savannah boosted and made possible a highly technified, efficient and profitable production, elevating the country from the condition of cotton fiber importer in the 70s to one of the main exporters so far. Despite the increasing contribution of technologies such as transgenic cultivars, machines, inputs and more efficient data management, in recent years there has been a stagnation of cotton productivity in the State of Mato Grosso (MT). Data Mining (MD) techniques offer an excellent opportunity to assess this problem. Through the rules-based classification applied to a real database (BD) of cotton production in MT, factors were identified that were affecting and consequently limiting the increase in productivity. In the pre-processing of the data, we perform the attributes, selection, transformation and identification of outliers. Numerical attributes were discretized using automatic techniques: Kononenko (KO), Better Encoding (BE) and combination: KO + BE. In modeling the rule algorithms used were PART and JRip, both implemented in the WEKA tool. Performance was assessed using statistical metrics: accuracy, recall, cost and their combination using the I_FC index (created by the authors). Results showed better performance for the PART classifier, with discretization by the KO + BE technique, followed by binary conversion. The analysis of the rules made it possible to identify the attributes that most impact productivity. This article is an excerpt from an ICMC/USP Professional Master's Dissertation in Science carried out in São Carlos-SP/BR.

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Author Biographies

Alexandra Virgínia Valente da Silva, Instituto de Ciências Matemáticas e Computação da Universidade de São Paulo (ICMC – USP), São Carlos-SP, Brasil.

Graduada em Licenciatura Plena em Matemática pela Universidade do Estado do Amazonas (UEA). Especialista em Ensino da Matemática na Educação Básica e no Ensino Superior também pela UEA. Especialista em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC-MINAS Virtual). Mestra em Ciências com ênfase em Matemática, Estatística e Computação no Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC - USP). Doutoranda em Ciências da Educação pela Universidade de la Integración de las Américas (UNIDA) na capital Ciudad del Este do estado Alto Paraná no Paraguai.

Carlos Manoel Pedro Vaz, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa (Embrapa Instrumentação) : São Carlos, São Paulo , Brasil

Graduado em Física (1983-1986) pelo IFSC / USP, São Carlos-SP, com Mestrado em Agronomia (1987-1989) e Doutorado em Ciências (1991-1994) ambos pelo CENA / USP, Piracicaba-SP. Cientista Visitante na Universidade da Califórnia, Davis, EUA (Set / 1998 a Fev / 2000) e na Universidade do Arizona, Tucson, EUA (Ago / 2009 a Jan / 2011). Pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária-EMBRAPA, na Unidade Embrapa Instrumentação em São Carlos-SP, desde 1989, atuando na área de Instrumentação em Ciência do Solo aplicada a estudos de manejo e conservação do solo, compactação e agricultura de precisão.Possui 77 artigos publicações em revistas técnicas-científicas (índice h = 21 e 1.613 citações na Web do Conhecimento), 24 capítulos e 2 de livros publicados, autor / coautor de 4 registros de patente. Tem 60 participações em bancas de avaliação de teses, dissertações e concurso, outros. É orientador no programa de pós-graduação em Geotecnia da EESC / USP, São Carlos-SP. Foi orientador de 8 alunos de doutorado e 7 de mestrado.

Ednaldo José Ferreira, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa (Embrapa Instrumentação) : São Carlos, São Paulo , Brasil

Bacharel em Ciência da Computação (1999). Mestre (2005) e Doutor (2012) em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP). Vinculado (empregatício) à Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) na Unidade de Instrumentação Agropecuária, São Carlos-SP, onde atua em Pesquisa, Desenvolvimento & Inovação nas áreas / subáreas de ciência da informação, estatística, inteligência artificial, aprendizagem de máquina, mineração de dados, ciência e ciência de dados. As principais atividades de pesquisa estão relacionadas às abordagens que envolvem métodos de construção de conjuntos de modelos, seleção de variáveis explicativas, modelagem, otimização matemática,

Rafael Galbieri, Instituto Mato-grossense do Algodão, Primavera do Leste-MT, Brasil.

Engenheiro Agrônomo pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), Mestre em Agricultura pelo Instituto Agronômico de Campinas (IAC) e Doutor em Agricultura Tropical pela Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT com período de sanduíche no USDA-ARS em Tifton-GA, Estados Unidos (2016). Desde 2007, é pesquisador - Fitopatologista do Instituto Mato-grossense do Algodão (IMA). A partir de 2008, assumiu a coordenação do Departamento de Fitopatologia / Nematologia do IMA e da unidade de pesquisa do Instituto em Primavera do Leste-MT. Sua linha de pesquisa é manejo de doenças e nematoides nas culturas do algodoeiro, soja e mamona atuando em diferentes áreas como controle genético, biológico, químico e cultural de patógenos dessas culturas.

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2021-08-29

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Silva, A. V. V. da, Vaz, C. M. P., Ferreira, E. J., & Galbieri, R. (2021). Classification Based on Rules for the Study of Cotton Productivity in the State of Mato Grosso. Revista De Informática Teórica E Aplicada, 28(2), 66–89. https://doi.org/10.22456/2175-2745.108126

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