ÁRVORE DE DECISÃO COMO FERRAMENTA NA CLASSIFICAÇÃO DE ACESSOS DE FEIJÃO-FAVA

Rafael da Costa Almeida; Wilson Vitorino de Assunção Neto; Verônica Brito da Silva; Leonardo Castelo Branco Carvalho; Ângela Celis de Almeida Lopes; Regina Lucia Ferreira Gomes

doi:10.1590/1983-21252021v34n223rc

Autores

Rafael da Costa Almeida Universidade Federal do Piauí, Teresina, PI https://orcid.org/0000-0001-8067-546X
Wilson Vitorino de Assunção Neto Universidade Federal do Piauí, Teresina, PI https://orcid.org/0000-0002-0499-6058
Verônica Brito da Silva Department of Plant Science, Universidade Federal do Piauí, Teresina, PI https://orcid.org/0000-0001-7739-5061
Leonardo Castelo Branco Carvalho Department of Plant Science, Universidade Federal do Piauí, Teresina, PI https://orcid.org/0000-0001-5722-9322
Ângela Celis de Almeida Lopes Department of Plant Science, Universidade Federal do Piauí, Teresina, PI https://orcid.org/0000-0002-9546-5403
Regina Lucia Ferreira Gomes Department of Plant Science, Universidade Federal do Piauí, Teresina, PI https://orcid.org/0000-0002-7700-6959

DOI:

https://doi.org/10.1590/1983-21252021v34n223rc

Palavras-chave:

Phaseolus lunatus L. Aprendizado de máquina. Inteligência computacional. Métodos multivariados.

Resumo

Estudos de caracterização morfoagronômica que visam a discriminação e classificação de acessos de feijão-fava quanto aos centros de domesticação e estado biológico têm sido de grande importância para a conservação da biodiversidade da espécie. Para esse fim, é muito utilizada a análise multivariada denominada análise discriminante, que nem sempre é capaz de produzir resultados satisfatórios. Classificadores baseados em inteligência computacional constituem-se ferramentas adicionais para a compreensão de problemas complexos de classificação. Neste estudo, objetivou-se testar o uso da árvore de decisão na classificação do feijão-fava de acordo com os centros de domesticação e estado biológico (cultivado e silvestre), com base em oito caracteres fenotípicos da semente. Foram avaliados 60 acessos de feijão-fava do Banco de Germoplasma de Phaseolus da Universidade Federal do Piauí (BGP/UFPI), em cuja classificação foram utilizadas duas abordagens: estatística convencional com análise discriminante sob componentes principais (DAPC) e inteligência computacional por meio da árvore de decisão (AD). Os resultados mostraram que o uso da AD foi eficiente para identificar padrões na classificação dos acessos de feijão-fava, devido à sua compreensibilidade. O peso da semente foi um dos principais descritores utilizado para explicar a origem e a diversidade da espécie. Os resultados encontrados serão úteis para estudos que envolvem a conservação de recursos genéticos, principalmente para a manutenção de bancos de germoplasma e em programas de melhoramento. Além disso, recomenda-se a integração de algoritmos de aprendizado de máquina em estudos voltados à classificação de feijão-fava.

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