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Ciência de dados na avaliação de amostras de café de qualidade extrema
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Resumo
A busca por melhorias da qualidade de cafés especiais tem impulsionado o mercado e influenciado produtores quanto aos valores comerciais das sacas e da respectiva demanda. No mercado brasileiro, o estado de Minas Gerais contribui com um significativo percentual de produtividade, fato que vem sendo verificado por concursos de qualidade, que desencadeiam estudos acerca de atributos relacionados a qualidade sensorial. Este trabalho analisou as vinte amostras finalistas de café tipo cereja descascado do Concurso Mineiro de Qualidade do Café no ano de 2013, objetivando apontar atributos associados ao ranqueamento das amostras que resultaram em melhor qualidade e construir um modelo de regressão que possa predizer as notas finais. Sob o enfoque quantitativo, foi realizado uma análise exploratória a partir da construção dos componentes principais com os 15 atributos. Posteriormente, foi avaliado a capacidade de predição de notas finais através de um modelo de árvore de regressão. Como resultado, os ácidos Linoleico e Palmítico foram os atributos que mais contribuíram para a construção dos primeiros componentes principais, e além disso, o ácido Linoleico foi atribuído como a raiz da árvore de regressão, ou seja, um atributo de grande importância para predição das notas finais
Abstract
Demand for the quality of specialty coffees has driven the market and influenced the increased commercial value of coffee bags. In the Brazilian market, the state of Minas Gerais contributes a significant percentage of productivity, a fact that has been accompanied by quality coffee contests. This paper analyzed the first twenty samples of peeled cherry coffee ranked in the Concurso Mineiro de Qualidade do Café in 2013. Under the quantitative approach, an exploratory analysis was performed from the construction of the principal components with the 15 attributes. Subsequently, the prediction capacity of final grades was evaluated through a regression tree model. As a result, Linoleic and Palmitic acids were the attributes that most contributed to the construction of the first principal components. In addition, Linoleic acid was attributed as the root of the regression tree, which is a important attribute for the prediction of final scores.
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FERREIRA, E. B. et al. Ciência de dados na avaliação de amostras de café de qualidade extrema. Caderno de Ciências Agrárias, Montes Claros, v. 12, p. 01-08, 2020. DOI: 10.35699/2447-6218.2020.15863.
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