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Algoritmo de árvore de decisão: uma aplicação em banco de dados
Julia Frigo, Patricia Zachia Alan, Vinicius Zanandrea, Roger Sá da Silva

Última alteração: 10-11-2019

Resumo


Na zoologia, existe uma denominação para cada um dos animais, de modo que seus nomes os agrupem conforme suas características em comum. Separá-los dessa maneira é importante para poder estudá-los da melhor forma. Nesse sentido, este trabalho objetiva aplicar um algoritmo classificador para categorizar animais de acordo com suas características, definindo assim sua classe, conforme o seu filo e reino. Deste modo, busca-se testar a confiabilidade do algoritmo comparando as classificações obtidas com aquelas apresentadas na zoologia. Para tanto, foi utilizado o processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) que em português significa Descoberta de Conhecimento em Base de Dados, que surgiu com o objetivo de automatizar a extração de conhecimento a partir de um banco de dados. O processo divide-se em etapas, sendo uma delas a mineração de dados que consiste na utilização de um algoritmo específico para identificação de padrões de dados. Mais especificamente, utilizou-se a tarefa de classificação através da aplicação de um algoritmo de arvore de decisão: J-48, que foi executada em um software livre (Weka). Após a execução dos testes do algoritmo, foi obtido como resultado uma porcentagem de acerto de 92%. Dessa forma, observou-se que o algoritmo apresenta um bom índice de classificação dos animais de acordo com suas características.