Análises de regressão nas culturas café arábica e milho

Abstract

Com a chegada do Agro 4.0 e a importância do setor na economia do Brasil, sistemas como o de suporte à decisão (Aprendizado de Máquinas) tem permitido soluções em todas as áreas do agronegócio. Sabendo que as culturas do café e do milho são importantes produtos agrícolas, o presente estudo visa avaliar os algoritmos Linear Regression, Multilayer Perceptron Regressor e Naive Bayes aplicados em modelos de aprendizado de máquina que possuem melhor desempenho aplicados com dados históricos da cotação diária das culturas, seguindo a suas respectivas séries temporais. Tomando como parâmetro de eficácia o erro médio absoluto (MAE) e o coeficiente de determinação (R² score) que os algoritmos obtiveram até 0.95, considerando que o máximo valor possível seja 1 para o coeficiente, foram considerados bons resultados. Por fim foi desenvolvido um hotsite com os presentes resultados e os processos descritos no decorrer do trabalho.