## [1] "0. Pacotes e caminhos"
## [1] "1. Leitura dos dados"
## Prévia dos dados:
## # A tibble: 6 × 34
## ano ponto x y variedade solos tch_real atr ph_cacl2_1 mo_1
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2016 CF1658277 -49.2 -21.3 CV6654 LVal md 63.5 148. 5.19 16.2
## 2 2016 CF1658272 -49.2 -21.3 CV6654 LVPd md… 63.5 148. 5.18 17.0
## 3 2016 CF1658273 -49.2 -21.3 CV6654 LVPd md… 63.5 148. 4.88 15.7
## 4 2016 CF1658274 -49.2 -21.3 CV6654 LVPd md… 63.5 148. 4.96 13.7
## 5 2016 CF1658275 -49.2 -21.3 CV6654 LVal md 63.5 148. 5.05 15.7
## 6 2016 CF1658276 -49.2 -21.3 CV6654 LVal md 63.5 148. 5.15 14.0
## # ℹ 24 more variables: p_resina_1 <dbl>, s_1 <dbl>, ca_1 <dbl>, mg_1 <dbl>,
## # k_1 <dbl>, al_1 <dbl>, h_al_1 <dbl>, sb_1 <dbl>, ctc_1 <dbl>, v_1 <dbl>,
## # m_1 <dbl>, ph_cacl2_2 <dbl>, mo_2 <dbl>, p_resina_2 <dbl>, s_2 <dbl>,
## # ca_2 <dbl>, mg_2 <dbl>, k_2 <dbl>, al_2 <dbl>, h_al_2 <dbl>, sb_2 <dbl>,
## # ctc_2 <dbl>, v_2 <dbl>, m_2 <dbl>
##
## Colunas disponíveis:
## [1] "ano" "ponto" "x" "y" "variedade"
## [6] "solos" "tch_real" "atr" "ph_cacl2_1" "mo_1"
## [11] "p_resina_1" "s_1" "ca_1" "mg_1" "k_1"
## [16] "al_1" "h_al_1" "sb_1" "ctc_1" "v_1"
## [21] "m_1" "ph_cacl2_2" "mo_2" "p_resina_2" "s_2"
## [26] "ca_2" "mg_2" "k_2" "al_2" "h_al_2"
## [31] "sb_2" "ctc_2" "v_2" "m_2"
## [1] "2. Seleção de ano e variável alvo"
##
## Linhas após filtro de ano: 7961
## Linhas após remover NAs em mg_1 : 7961
## [1] "3. Construção de X (features) e y (alvo)"
##
## Formato de X (features): 7952 linhas x 125 colunas
## Formato de y (alvo): 7961 valores
## [1] "4. Divisão em treino e teste (80/20)"
##
## Tamanho treino: 6361 | Tamanho teste: 1591
## [1] "5. Treinamento do modelo Random Forest"
##
## Call:
## randomForest(x = X_treino, y = y_treino, ntree = 400, importance = TRUE)
## Type of random forest: regression
## Number of trees: 400
## No. of variables tried at each split: 41
##
## Mean of squared residuals: 9.590199
## % Var explained: 7.06
## [1] "6. Previsões e métricas"
##
## =========== RESULTADOS (Regressão) ===========
## Ano : 2016
## R² : 0.091
## MAE : 2.325
## RMSE : 3.229
## ==============================================
## [1] "7. Matriz de correlação (subset para visual ficar legível)"
## png
## 2
## [1] "8. Importância das variáveis"
##
## Top 10 variáveis mais importantes:
## variavel importancia
## tch_real tch_real 21.568442
## sb_1 sb_1 19.224295
## ctc_1 ctc_1 13.185034
## mg_2 mg_2 11.513946
## v_1 v_1 9.790039
## m_2 m_2 9.741948
## al_2 al_2 9.569589
## k_1 k_1 9.184486
## ph_cacl2_1 ph_cacl2_1 9.167356
## y y 8.614522
## [1] "9. Gráfico Real vs. Previsto"
## [1] "10. Histograma dos resíduos"
## [1] "11. Resíduos vs. previsto"
