Análise comparativa de algoritmos para recomendação de plantio na agricultura de precisão - Silva, Victor Hugo Macedo; Zambroti, Robson de Lacerda (Revista Terra & Cultura: Cadernos de Ensino e Pesquisa, 2025)
Este trabalho realiza uma análise comparativa dos principais algoritmos de machine learning utilizados em sistemas de recomendação de plantio. A partir de uma revisão sistemática identificaram-se os algoritmos Random Forest (RF), Support Vectors Machine (SVM) e Multilayer Perceptron (MLP) com utilização de métricas como acurácia, precisão, recall , F1-score , Matthews correlation coefficient (MCC) e Receiver Operating Characteristics (ROC). Utilizando dados de características químicas do solo, foi implementada a comparação entre esses algoritmos considerando cenários com normalização, sem normalização e com otimização de hiperparâmetros. O Random Forest apresentou os melhores resultados, evidenciando sua robustez e eficácia para sistemas de recomendação de plantio.