Avaliação de algoritmos de aprendizagem de Máquina para Descoberta de Conhecimento na base de dados de aparecimento de peixes-boi marinho (Trichechus manatus manatus)
Peixe-Boi, Mineração de Dados, Aprendizagem de Máquina
O peixe-boi marinho (Trichechus manatus manatus) é o mamífero aquático mais ameaçado de extinção no Brasil. Para que se possa conhecer sua distribuição geográfica é necessário compreender as características ambientais que tornam possível a sua sobrevivência. Métodos estatísticos frequentemente são usados para esse propósito, porém não se adequam totalmente à neces- sidade, tendo em vista que os ecossistemas apresentam relações não-lineares entre seus componentes. Com o uso de Knowledge Discovery in Databases fo- ram manipu- ladas bases de dados com registros de presença dessa espécie em um dos mais importantes pontos de observação no Brasil, com o objetivo de descobrir conhecimento sobre o modo como as variáveis ambientais interferem na continuidade desse mamífero naquela região. Algoritmos classificadores do paradigma simbólico, além da rotulação automática dos dados, foram utiliza- dos e tiveram suas performances avaliadas segundo um conjunto de métricas selecionadas.