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Videos de Hoje:
Pauta:
- Monografia de Vanessa Taconha – Mercado de Trabalho do Biólogo da
ESALQ
- Projeto IA-CD-GeP4.0 – 7 Subprojetos. Ver postagem especifica.
- Artigo Premiado Completo. Postagem.
- Recapitulação. Nada de novo na disciplina. Quem quiser evoluir è Cursos
Extracurriculares, já em janeiro. Também è
Trabalhar no Laboratório de IA e CD para Biologia e Ecologia ou também è Certificação de Profissionais
em IA e CD (para alunos de graduação e pós-graduação):
- Rodar
Weka – Primeiro Exemplo – LM Supervisionado para Classificação Ratos que
Transmitem Hantavirus
-
Rodar Weka a partir de um arquivo ARFF, fazer download do blog e rodar
Arquivo para Download (ARFF do Weka)
Uma camada
de rede neural
===
Confusion Matrix ===
a b
<-- classified as
98 2
| a = 0 por DNA è Ratos que não transmitem
1 99 |
b = 1 por DNA è Ratos que transmitem Hantavirus
Assim na
primeira linha da matriz temos os ratos da espécie que não transmite Hantavirus.
Na Segunda
linha a espécie de ratos que transmitem H.
Na primeira
coluna tem os ratos que foram classificados como que não transmitem H, por
medidas cormorais e o algoritmo de IA Reses Neurais.
Assim
acertou 98 ratos e errou 2.
Na segunda
coluna temos os ratos que foram classificados como que transmitem H, pelas
medidas e IA. Assim acerou 99 e errou 1 rato na classificação.
Ajustamos o
Algoritmo de Redes Neurais, colocamos mais uma camada de neurônios, estamos
utilizando Duas Camadas de Neuronios:
===
Confusion Matrix ===
a
b <-- classified as
99 1
| a = 0
1 99 |
b = 1
Melhorou,
errou um a menos nos ratos que não transmitem H.
Três camadas
de Neurônios
===
Confusion Matrix ===
a
b <-- classified as
99 1
| a = 0
0 100 |
b = 1
Agora identificamos
bem os 100 ratos que transmitem H. Ou seja 100% de Taxa de Acerto.
Concluirmos
que o Algoritmo Redes Neurais se comportou melhor (errou menos) na medida em
que fomos aumentando as camadas de redes neurais.
Porem
corremos o risco de sobre ajustar o algoritmo a os dados de aprendizagem. Temos
que ver se esse algoritmo esta “overfitado”
Para fazer
essa verificação podemos dividir os dados de nosso banco de dados de aprendizagem
em um conjunto de Treinamento (60%) e um conjunto de Teste (40%). Veremos se
diminui a taxa de acerto, ou amenta a margem de erro.
Agora
veremos a matriz de confução fazendo Split 60 – 40%:
===
Confusion Matrix ===
a
b <-- classified as
40 0
| a = 0 Erro era 1/99*100= 1 %, agora é
o%, não sintoma de ovarfiting;
1 39 | b = 1 O Erro era 0% e agora é 1/39*100= 2,56% então aumentou o erro para a categoria de ratos que transmitem H. Isso é preocupante, sintoma de sobre ajuste (overfiting)
-
Rodar Weka a partir de arquivo tipo
texto que está na Internet (blog):
@RELATION ratos
@ATTRIBUTE Masa REAL
@ATTRIBUTE CCauda REAL
@ATTRIBUTE OExter REAL
@ATTRIBUTE PataPos REAL
@ATTRIBUTE PataAnter REAL
@ATTRIBUTE CorpCab REAL
@ATTRIBUTE Class {0,1}
@DATA
107.4,91.7,13.11,27,19.4,141,0
107.3,90.79,12.97,24.3,19,141.7,0
107.4,90.79,12.97,26.1,19.2,142.2,0
107.4,90.79,12.96,22.5,20.8,142,0
107.5,90.72,12.97,31.2,15.4,141.8,0
107.85,91.56,13.05,27,20.2,141.4,0
107.75,90.65,12.97,23.7,19.2,141.6,0
107.25,90.72,12.92,21.6,21.4,141.7,0
107.45,90.58,12.97,24.6,22,141.9,0
107.6,91.28,13.03,27.6,20,140.7,0
107.65,91.28,13.03,23.7,23.4,141.8,0
107.55,90.65,12.96,23.1,21,142.2,0
107.6,91.56,12.96,23.7,21.6,141.4,0
107.35,90.79,12.97,23.1,21.8,141.7,0
107.55,90.93,12.97,23.1,21.6,141.8,0
107.25,90.86,12.98,27.9,17,141.6,0
107.3,90.93,13.01,24.6,19.6,141.7,0
107.5,90.93,12.97,27,18,141.9,0
107.6,90.72,12.96,22.2,23,141.5,0
107.35,91.14,12.99,25.8,20,141.9,0
107.5,90.93,12.93,25.2,20,141.4,0
107.8,91.35,13,24.3,20.6,141.6,0
107.65,91.42,13,25.2,21.6,141.5,0
107.85,91.14,13,26.1,20,141.6,0
107.55,90.79,12.99,22.2,21.6,141.1,0
107.65,91.28,13.04,24,22,142.3,0
107.75,91.14,13.01,26.7,19.6,142.4,0
107.55,91.21,13.03,29.4,19,141.9,0
107.55,91,13,22.2,21,141.8,0
107.4,90.79,12.93,24.9,18,142,0
107.6,91.07,12.98,23.7,21.4,141.8,0
107.4,90.79,12.97,25.8,18.2,142.3,0
107.5,91,12.96,23.1,21,140.7,0
107.8,91.28,13.01,25.2,20.6,141,0
107.95,91.28,13,26.7,21.2,141.4,0
107.3,91.14,13.02,28.2,19.4,141.8,0
107.75,91.21,13,25.2,19.4,141.8,0
107.65,90.93,12.94,23.7,20,142,0
107.65,91.21,13.01,25.5,18.6,142.1,0
106.95,91.21,12.9,24.3,19.4,141.3,0
107.2,90.86,12.92,26.7,18.8,142.3,0
107.4,91.07,12.96,26.4,19.8,140.9,0
107.45,90.72,12.94,27.9,18,141.7,0
107.45,91.28,12.97,27,19.6,140.9,0
107.4,90.58,12.91,24.6,20.4,141,0
107.15,90.65,12.94,24.9,20.4,141.8,0
107.4,90.93,12.97,24.9,20.4,141.5,0
107.4,90.93,12.97,21.9,21.8,142,0
107.3,90.79,12.98,23.7,20.6,141.1,0
107.25,90.3,12.96,23.4,19.6,142,0
107.3,90.86,12.94,21.6,20,141.3,0
107.65,91.42,13,28.5,19.4,141.1,0
107.25,91.07,13,23.4,21.8,140.9,0
107.7,91.14,13.02,22.8,21.8,141.6,0
107.25,90.58,12.95,23.7,20,141.4,0
107.6,90.79,12.94,27.6,18.8,142,0
107.85,91,12.94,27.6,20.8,141.2,0
107.5,90.72,12.94,26.4,18,141.1,0
107.55,91.07,12.99,23.7,22,141.3,0
107.55,91,12.98,24.6,20.6,141.4,0
107.55,90.72,12.93,24.9,19.8,141.6,0
107.65,90.79,12.94,22.5,21,141.5,0
107.7,90.86,12.94,24,21.2,141.5,0
107.25,91,12.95,24,21.6,141.4,0
107.5,91,12.98,25.8,21.2,141.5,0
107.6,91.42,13,26.4,21.2,140.8,0
107.3,90.65,12.92,23.1,20.6,141.3,0
107.4,90.79,12.93,27.3,19,141.5,0
107.55,90.72,12.98,25.8,19.6,141.8,0
107.45,91.14,13.02,24,22.4,139.6,0
106.9,90.86,12.95,25.2,22.2,140.9,0
107.6,90.93,12.95,24.6,20.6,141.4,0
107.5,90.72,13.02,26.1,20,141.2,0
107.2,90.93,12.96,22.5,21,141.8,0
107.6,90.93,12.97,21.6,21.2,142.1,0
107.05,90.72,12.93,22.8,21.4,141.7,0
107.45,90.93,13.01,26.4,20,141.2,0
107.3,90.86,12.94,22.2,21.2,141,0
107.6,91.35,12.98,23.7,21.8,140.9,0
107.3,90.93,12.94,23.7,20,141.8,0
107.55,90.79,12.97,25.8,20.6,140.6,0
107.45,90.86,12.96,22.5,20.6,141,0
107.6,90.79,12.91,27,19.4,141.9,0
107.6,91.07,12.99,23.7,21.6,141.3,0
107.7,91.49,13.02,27,22.2,141.2,0
107.55,90.93,12.96,26.7,20.4,141.5,0
107.6,90.93,12.97,26.1,19,141.6,0
107.5,90.72,12.92,25.2,20.4,142.1,0
107.45,91.21,12.99,22.2,22.4,141.5,0
107.5,90.93,12.97,24,21,142,0
107.35,90.79,12.93,25.8,19.2,141.6,0
107.7,91,12.99,25.5,19.4,141.4,0
107.45,90.58,12.95,24.6,19.8,141.5,0
107.25,90.65,12.93,22.2,21.4,141.5,0
107.35,90.72,12.95,24.9,20,142,0
107.8,90.93,12.99,27,19,141.7,0
107.5,91.28,13.03,27.3,20.4,141.1,0
107.2,90.79,12.95,24,20.6,141.2,0
107.55,91,12.98,27.3,20.4,141.5,0
107.35,91,12.94,23.4,20,141.2,0
107.2,91.07,13.03,29.1,23.4,139.8,1
107.45,91.35,13.02,33,23,139.5,1
107.45,91.21,13.01,26.1,23.4,140.2,1
107.5,91.28,13.06,29.7,21.8,140.3,1
107.35,91.14,13.03,35.4,21.8,139.7,1
107.5,91.14,13.02,31.8,21.4,139.9,1
107.65,91.21,13.01,27.9,24.2,140.2,1
107.4,91.07,13.04,29.4,23,139.9,1
107.5,91.14,12.99,30,23.8,139.4,1
107.6,91.42,13.08,31.2,22.4,140.3,1
107.6,91.28,13.03,24,23,139.2,1
107.55,91.35,13.03,31.8,23,140.1,1
107.7,91.49,13.11,29.1,23.6,140.6,1
107.45,91.28,12.99,34.2,22,139.9,1
107.55,91.21,13,31.8,21.6,139.7,1
107.75,91.28,13,24.6,22.4,139.2,1
107.35,91.42,13.01,35.4,21,139.8,1
107.35,91.28,13.01,36.3,20.8,139.9,1
107.4,91.35,13.02,33,22,140,1
107.2,91.14,12.99,30.3,24,139.2,1
107.4,91.21,13.04,30.3,24.2,139.6,1
107.55,91.42,13.03,36.9,20.4,139.6,1
107.65,91.56,13.11,34.8,21.2,140.2,1
107.55,91.49,13.04,31.5,22.4,139.7,1
107.35,91.35,13.05,29.7,20.6,140.1,1
107.45,91,13.03,30.6,22.8,139.6,1
107.5,91.28,13.04,28.2,23.2,140.2,1
107.75,91.49,13.03,30.6,23.6,140,1
107.55,91.14,13.02,30.3,22.6,140.3,1
107.25,91.14,13.06,29.4,24.2,139.9,1
107.15,91.14,13,32.1,21,139.8,1
107.25,91.14,12.98,36.9,22.4,139.2,1
107.45,91.35,13.02,31.8,23,139.9,1
107.3,91.14,13.04,31.5,23.6,139.7,1
107.1,91,13.02,33,22.4,139.5,1
107.4,91.07,13.01,35.7,22.2,139.5,1
107.3,90.86,13.02,32.1,22.2,139.4,1
107.45,91.49,13.03,27.9,22.4,138.3,1
107.3,91.28,13.04,33.9,21.6,139.8,1
107.25,91.35,13.02,35.4,20.4,139.6,1
107.4,91.14,13.03,30,23.8,139.3,1
107.35,91,12.94,30.6,22,139.2,1
107.3,91.14,13.04,33.6,21.4,139.9,1
107.5,91.35,13.04,31.8,22.2,139.9,1
107.25,90.86,12.98,34.2,20,139.3,1
107.45,91.42,13.04,35.7,21,139.8,1
107.5,91.35,13.04,34.2,21.4,139.9,1
107.65,91.42,13.03,27.9,22.6,138.1,1
107.35,91.14,13.01,32.1,22,139.4,1
107.45,90.93,13,29.7,24.6,139.4,1
107.45,91.21,12.99,35.7,21.2,139.8,1
107.3,90.93,12.97,35.7,20.2,139,1
107.3,90.79,12.93,31.2,22,139.3,1
107.25,91.07,13.01,36.3,20.6,139.4,1
107.25,91.21,13,33,23,139.5,1
107.55,91,13.03,34.8,21,139.7,1
107.1,90.79,12.96,30.9,22.8,139.5,1
107.2,91.07,13,33.9,21.4,139.2,1
107.4,91.28,13.06,37.5,20,139.3,1
107.3,91.42,13.01,24.3,24.2,137.9,1
107.8,91.07,12.97,22.2,24.4,138.4,1
107.45,91.35,13.01,29.7,20.4,138.1,1
107.3,91.07,13,34.5,21.2,139.5,1
107.35,91.07,13.02,34.8,21.8,139.1,1
107.15,91.21,13,34.2,21,139.8,1
107.55,91.21,13.06,30.9,24,139.7,1
108.15,91.49,13.04,30,20.2,138.8,1
107.8,91.28,13.01,28.8,22.4,138.6,1
107.4,90.93,12.98,28.8,24,139.6,1
107.45,91,12.99,34.2,21.8,139.7,1
106.95,91.49,13.05,26.1,23,137.8,1
107.1,91.42,13.04,36,20.4,139.6,1
107.4,91.35,13.03,35.4,21,139.4,1
107.4,90.72,13,31.2,23.2,139.2,1
107.4,91.07,13,34.2,21,139.6,1
107.45,91.28,13.02,35.7,21.4,139,1
107.15,91.07,13.01,34.8,21,139.7,1
107.25,91.28,13,29.7,24,139.6,1
107.4,91.35,13.03,30.6,24.2,139.1,1
107.25,91.14,13.04,24.6,23.6,137.8,1
107.5,91.28,13.01,34.2,21.4,139.1,1
107.4,91.42,13.06,24,22.8,138.7,1
107.5,91.35,13.01,33,22.8,139.3,1
107.3,91.35,13.04,30.3,22.8,139.3,1
107.35,91.14,13.01,32.1,22.2,139.5,1
107.35,91.28,13,34.5,21.4,139.4,1
107.25,91.28,13,24,24.4,138.5,1
107.4,91,12.97,34.2,21.2,139.2,1
107.4,90.93,13.02,28.8,23.8,139.4,1
107.3,91.21,13.02,38.1,18.2,139.2,1
107.55,91.14,12.98,30.6,24,139.4,1
107.7,91.35,13.06,26.4,22,138.6,1
107.35,91.21,13.02,32.4,22.2,139.2,1
107.5,91.35,13.03,28.8,22,138.5,1
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107.15,90.93,12.99,30.6,23,139.6,1
%
%
%
-
Rodar Weka a partir de arquivo do Excel
|
Masa |
CA-Comprim Cauda |
Oext |
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Pata Anter |
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Status |
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|
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|
107,4 |
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|
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90,79 |
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0 |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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0 |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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139,8 |
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|
107,35 |
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|
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140 |
1 |
|
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|
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|
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|
107,65 |
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140,2 |
1 |
|
107,55 |
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13,04 |
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139,7 |
1 |
|
107,35 |
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140,1 |
1 |
|
107,45 |
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1 |
|
107,5 |
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140,2 |
1 |
|
107,75 |
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23,6 |
140 |
1 |
|
107,55 |
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22,6 |
140,3 |
1 |
|
107,25 |
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139,9 |
1 |
|
107,15 |
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13 |
32,1 |
21 |
139,8 |
1 |
|
107,25 |
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36,9 |
22,4 |
139,2 |
1 |
|
107,45 |
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13,02 |
31,8 |
23 |
139,9 |
1 |
|
107,3 |
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13,04 |
31,5 |
23,6 |
139,7 |
1 |
|
107,1 |
91 |
13,02 |
33 |
22,4 |
139,5 |
1 |
|
107,4 |
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35,7 |
22,2 |
139,5 |
1 |
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107,3 |
90,86 |
13,02 |
32,1 |
22,2 |
139,4 |
1 |
|
107,45 |
91,49 |
13,03 |
27,9 |
22,4 |
138,3 |
1 |
|
107,3 |
91,28 |
13,04 |
33,9 |
21,6 |
139,8 |
1 |
|
107,25 |
91,35 |
13,02 |
35,4 |
20,4 |
139,6 |
1 |
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107,4 |
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30 |
23,8 |
139,3 |
1 |
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107,35 |
91 |
12,94 |
30,6 |
22 |
139,2 |
1 |
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107,3 |
91,14 |
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139,9 |
1 |
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107,5 |
91,35 |
13,04 |
31,8 |
22,2 |
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1 |
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107,25 |
90,86 |
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34,2 |
20 |
139,3 |
1 |
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107,45 |
91,42 |
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139,8 |
1 |
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107,5 |
91,35 |
13,04 |
34,2 |
21,4 |
139,9 |
1 |
|
107,65 |
91,42 |
13,03 |
27,9 |
22,6 |
138,1 |
1 |
|
107,35 |
91,14 |
13,01 |
32,1 |
22 |
139,4 |
1 |
|
107,45 |
90,93 |
13 |
29,7 |
24,6 |
139,4 |
1 |
|
107,45 |
91,21 |
12,99 |
35,7 |
21,2 |
139,8 |
1 |
|
107,3 |
90,93 |
12,97 |
35,7 |
20,2 |
139 |
1 |
|
107,3 |
90,79 |
12,93 |
31,2 |
22 |
139,3 |
1 |
|
107,25 |
91,07 |
13,01 |
36,3 |
20,6 |
139,4 |
1 |
|
107,25 |
91,21 |
13 |
33 |
23 |
139,5 |
1 |
|
107,55 |
91 |
13,03 |
34,8 |
21 |
139,7 |
1 |
|
107,1 |
90,79 |
12,96 |
30,9 |
22,8 |
139,5 |
1 |
|
107,2 |
91,07 |
13 |
33,9 |
21,4 |
139,2 |
1 |
|
107,4 |
91,28 |
13,06 |
37,5 |
20 |
139,3 |
1 |
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107,3 |
91,42 |
13,01 |
24,3 |
24,2 |
137,9 |
1 |
|
107,8 |
91,07 |
12,97 |
22,2 |
24,4 |
138,4 |
1 |
|
107,45 |
91,35 |
13,01 |
29,7 |
20,4 |
138,1 |
1 |
|
107,3 |
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13 |
34,5 |
21,2 |
139,5 |
1 |
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107,35 |
91,07 |
13,02 |
34,8 |
21,8 |
139,1 |
1 |
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107,15 |
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13 |
34,2 |
21 |
139,8 |
1 |
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107,55 |
91,21 |
13,06 |
30,9 |
24 |
139,7 |
1 |
|
108,15 |
91,49 |
13,04 |
30 |
20,2 |
138,8 |
1 |
|
107,8 |
91,28 |
13,01 |
28,8 |
22,4 |
138,6 |
1 |
|
107,4 |
90,93 |
12,98 |
28,8 |
24 |
139,6 |
1 |
|
107,45 |
91 |
12,99 |
34,2 |
21,8 |
139,7 |
1 |
|
106,95 |
91,49 |
13,05 |
26,1 |
23 |
137,8 |
1 |
|
107,1 |
91,42 |
13,04 |
36 |
20,4 |
139,6 |
1 |
|
107,4 |
91,35 |
13,03 |
35,4 |
21 |
139,4 |
1 |
|
107,4 |
90,72 |
13 |
31,2 |
23,2 |
139,2 |
1 |
|
107,4 |
91,07 |
13 |
34,2 |
21 |
139,6 |
1 |
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107,45 |
91,28 |
13,02 |
35,7 |
21,4 |
139 |
1 |
|
107,15 |
91,07 |
13,01 |
34,8 |
21 |
139,7 |
1 |
|
107,25 |
91,28 |
13 |
29,7 |
24 |
139,6 |
1 |
|
107,4 |
91,35 |
13,03 |
30,6 |
24,2 |
139,1 |
1 |
|
107,25 |
91,14 |
13,04 |
24,6 |
23,6 |
137,8 |
1 |
|
107,5 |
91,28 |
13,01 |
34,2 |
21,4 |
139,1 |
1 |
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107,4 |
91,42 |
13,06 |
24 |
22,8 |
138,7 |
1 |
|
107,5 |
91,35 |
13,01 |
33 |
22,8 |
139,3 |
1 |
|
107,3 |
91,35 |
13,04 |
30,3 |
22,8 |
139,3 |
1 |
|
107,35 |
91,14 |
13,01 |
32,1 |
22,2 |
139,5 |
1 |
|
107,35 |
91,28 |
13 |
34,5 |
21,4 |
139,4 |
1 |
|
107,25 |
91,28 |
13 |
24 |
24,4 |
138,5 |
1 |
|
107,4 |
91 |
12,97 |
34,2 |
21,2 |
139,2 |
1 |
|
107,4 |
90,93 |
13,02 |
28,8 |
23,8 |
139,4 |
1 |
|
107,3 |
91,21 |
13,02 |
38,1 |
18,2 |
139,2 |
1 |
|
107,55 |
91,14 |
12,98 |
30,6 |
24 |
139,4 |
1 |
|
107,7 |
91,35 |
13,06 |
26,4 |
22 |
138,6 |
1 |
|
107,35 |
91,21 |
13,02 |
32,4 |
22,2 |
139,2 |
1 |
|
107,5 |
91,35 |
13,03 |
28,8 |
22 |
138,5 |
1 |
|
107,45 |
91,21 |
13,05 |
34,8 |
21,2 |
139,8 |
1 |
|
107,5 |
91,28 |
13,03 |
29,7 |
24,2 |
139,6 |
1 |
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107,55 |
91,21 |
12,99 |
30,9 |
23 |
139,7 |
1 |
|
107,4 |
91,21 |
13,04 |
31,8 |
22,2 |
140 |
1 |
|
107,35 |
91,49 |
13,08 |
33,6 |
22,4 |
139,4 |
1 |
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107,15 |
90,93 |
12,99 |
30,6 |
23 |
139,6 |
1 |
- Segundo Rodar
Weka – Segundo Exemplo – ML Supervisionado para Regressão – Previsão
-
Rodar Weka a partir de um arquivo ARFF, fazer download do blog e rodar
Área de Cultivo de Grãos
Soja - Milho - Algodão - Trigo - Aveia
DBO – Demanda Bioquímica de Oxigênio
ICobV – Índice de Cobertura Vegetal
ICArb – Índice de Cobertura Arbórea
IBCont – Bioindicador de Contaminação (agrotóxicos)
Dis_Pl – Distancia do plantio de grãos.
DBO | ICobV | ICArb | Bcont | Dis_Pl | IBD_A |
1,604 | 89 | 60 | 11 | 9 | 90 |
0,385 | 90 | 61 | 10 | 8,9 | 91 |
0,216 | 91 | 62 | 9 | 9,1 | 92 |
0,303 | 90 | 59 | 10 | 8,8 | 89 |
1,961 | 20 | 12 | 81 | 0,2 | 20 |
0,782 | 21 | 14 | 79 | 0,3 | 22 |
0,57 | 22 | 15 | 78 | 0,25 | 23 |
2,187 | 22 | 12 | 77 | 0,2 | 24 |
0,764 | 59 | 35 | 41 | 6 | 60 |
0,273 | 60 | 32 | 40 | 6,5 | 61 |
1,883 | 64 | 33 | 38 | 5,8 | 63 |
0,581 | 62 | 32 | 37 | 5,6 | 62 |
0,18 | 79 | 50 | 21 | 8,2 | 80 |
0,007 | 80 | 49 | 20 | 7,8 | 79 |
2,028 | 80 | 48 | 18 | 8,2 | 81 |
2,431 | 79 | 47 | 21 | 7,7 | 78 |
- Rodar Exemplos do Excel
- Regressão
– Biomonitor – Macro Excel
- Teste
T para Comparar Duas Medias Amostrais – Macro Excel
- Vamos Inventar um Exemplo para Cada Exercício
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