CADERNO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
Agrarian Sciences Journal
Ciência de dados na avaliação de amostras de cafés de qualidade extrema
Eric Batista Ferreira
1
*, Luiz Otávio de Oliveira Pala
2
, Rosemary Gualberto Fonseca Alvarenga Pereira
3
, Alberto
Frank Lázaro Aguirre
4
, Júnio César Rosa
5
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 apon-
tar 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.
Palavras-chave: Atributo sensorial. Análise multivariada. Árvore de regressão. Café cereja descascado.
Data Science in the evaluation of extreme quality coffee samples
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.
Keywords: Sensory attribute. Multivariate analysis. Regression tree. Peeled cherry coffee.
1Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, MG. Brasil.
https://orcid.org/0000-0003-3361-0908
2
Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, MG. Brasil.
https://orcid.org/0000-0002-9941-7951
3
Universidade Federal de Lavras. Lavras, MG. Brasil.
https://orcid.org/0000-0003-2111-3744
4
Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, MG. Brasil.
https://orcid.org/0000-0002-5783-2276
5
Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, MG. Brasil.
https://orcid.org/0000-0001-8451-8920
*Autor para correspondência: eric.ferreira@unifal-mg.edu.br
Recebido para publicação em 23 de outubro de 2019. Aceito para publicação em 02 de fevereiro de 2020.
e-ISSN: 2447-6218 / ISSN: 2447-6218 / © 2009, Universidade Federal de Minas Gerais, Todos os direitos reservados.
Ferreira, E. B. et al.
2
Cad. Ciênc. Agrá., v. 12, p. 01–08, 2020. e-ISSN: 2447-6218 / ISSN: 1984-6738
Introdução
O cenário de mercados cada vez mais competi-
tivos começou a atingir a atividade cafeeira mundial nas
últimas décadas. Essa situação pode ser evidenciada na
constante busca por melhorias na qualidade do grão pro-
duzido de modo a atender a demanda atual. Em relação
ao mercado brasileiro, notou-se uma redução quanto ao
nível de exportações a partir de 1920. Tal redução pode
ser justificada pelo aumento da qualidade dos cafés pro-
duzidos pela Colômbia e por países da América Central
(Ormond et al., 1999). Em consequência dessas questões,
pode-se notar a expansão de grãos especiais e cafeterias
gourmet, incentivando produtores mundiais (Ormond et
al., 1999; Boaventura et al., 2018).
No mercado Brasileiro, o estado de Minas Gerais
é um dos maiores produtores do país. Atualmente, os
produtores do estado estão ganhando espaço quanto ao
nível de qualidade da safra produzida. Tal fato une-se a
criação de concursos de qualidade que incorporam valor
ao café (Barbosa et al., 2009) e objetivam o aumento de
emprego e de qualidade de vida para o cafeicultor, for-
talecendo também a agricultura familiar (Emater, 2019).
No que diz respeito a qualidade de um produto,
entende-se como um grão de qualidade aquele com ca-
racterísticas de sabor e aroma notáveis pelo consumidor.
Esses produtos comumente passam a ser certificados no
mercado, expandindo a demanda dos cafés produzidos
pela propriedade produtora (Oliveira et al., 2012).
No processo de especificação da qualidade do
grão, relaciona-se parâmetros considerados tradicionais
como o clima, solo de cultivo e altitude, o que pode ser
visto em Souza (2006) e Silva et al. (2015). Além destes,
incorpora-se atributos sensoriais que “geralmente se tra-
duzem em qualidade superior da bebida”. Desta forma,
cafés considerados especiais admitem uma diversidade
de fatores em sua qualidade (Souza, 2006).
O aspecto sensorial é considerado o mais impor-
tante no processo de escolha do consumidor (Dutcosky,
2013). Estudos e aplicações da análise sensorial tem
se mostrado como ferramenta útil para a avaliação de
produtos (Minim, 2010). Este fato pode ser notado nos
recentes estudos analisando a qualidade de produtos,
como cultivares de café, em Sanchez e Chambers (2015)
e Baqueta et al., (2019).
Na literatura, Chalfoun et al., (2013) analisaram
os atributos sensoriais relacionados ao sabor, doçura,
corpo e acidez em 21 cultivares do tipo cereja descas-
cado. O estudo explorou as notas atribuídas a partir de
metodologias da estatística experimental e multivariada,
possibilitando o agrupamento de amostras com carac-
terísticas semelhantes e a comparação dos cultivares
avaliados.
A intensidade do sabor típico do café foi analisada
por Kreuml et al., (2013) em amostras do tipo Arábica
e Robusta. Como resultado, os componentes aromáticos
foram importantes para a bebida do café e que mudanças
sensoriais foram notadas com o tempo de armazena-
mento. Como exemplo deste fato, houve um aumento
da intensidade de sabor azedo no café tipo Arábica e da
acidez no Robusta.
Mori et al. (2018) descreveram a qualidade de
cafés a partir de genótipos desenvolvidos para o estado do
Espírito Santo, em que a componente de acidez foi uma
das características de maior impacto na qualidade de um
dos genótipos. Sanchez e Chambers (2015) discutiram
impactos da forma de preparação de produtos como o
café nas questões sensoriais, inferindo que o aroma e o
sabor podem se alterar conforme o método de preparo;
Baqueta et al., (2019) apontaram complexidades da
avaliação sensorial por degustação e Borém et al. (2019)
identificaram os principais atributos em cafés especiais
de Minas Gerais.
Mais recentemente, métodos de aprendizado de
máquina vem sendo utilizados na análise de qualidade de
produtos, como o vinho e cafés, por meio e algorítimos
de árvores, boosting, bagging e redes neurais (Goyal e
Goyal, 2013; Lantz, 2015; Oliveira et al., 2019). Um
método não paramétrico muito utilizado é a árvore de
regressão, sendo construído a partir do particionamento
no espaço dos dados (Loh, 2014). Cada particionamento
é considerado um nó e cada desfecho final é denominado
folha (Izbicki e Santos, 2018). Assim, com a criação de
particionamentos distintos e disjuntos, a predição da
variável resposta dado as covariáveis é dada por:
Mais detalhes podem ser vistos em Loh (2014),
James et al., (2013) e Izbicki e Santos (2018), bem como
as etapas para a construção e poda de uma árvore, pro-
cedimento este que evita o super-ajuste.
Em conjunto a esses métodos de aprendizado,
métodos multivariados como componentes principais
também possibilitam analisar atributos de um produ-
to, como visto em Chalfoun et al. (2013), Kreuml et al.
(2013) e Kim et al. (2019). Conforme Jolliffe e Cadima
(2016), a técnica possibilita o redimensionamento dos
dados a partir da construção de variáveis ortogonais que
maximizam a variância.
Conforme Mingoti (2005), para a construção dos
componentes principais define-se o vetor aleatório X =
(X
1
, ..., X
p
) com vetor de médias µ, matriz de covariân-
cias Σ. Então, os componentes podem ser calculados via
matriz de correlação ou covariâncias. Caso estes sejam
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estimados pela matriz de covariâncias S, calcula-se os
autovalores e seus autovetores normalizados
. Desta forma, a i-ésima componente principal
será dada por:
, i = 1, ..., p,
sob condições de que a variância de cada componente
( ) é correspondente a e os componentes são orto-
gonais, ou seja, não correlacionados.
O nível de informação contido nos dados ori-
ginais será retido nos componentes. Em geral, a litera-
tura recomenda reter um número de componentes que
expliquem em média 70% da variabilidade do conjunto
original (Jolliffe e Cadima, 2016). Mais detalhes acerca
da construção algébrica dos componentes principais estão
em Johnson e Wichern (2015).
Concursos de qualidade
As variações no processo de colheita da safra,
como o tipo cereja descascado e natural, possibilitam
estudos e concursos que explorem as particularidades
de cada forma de colheita. Saraiva et al. (2010) obtive-
ram como resultado que os métodos por via úmida sem
retirada da mucilagem apresentaram cafés de melhor
qualidade e controle de processamento. Assim, os con-
cursos de certificação do grão avaliam os cultivares em
categorias conforme o método de colheita (Barbosa et
al., 2009).
No ano de 2013, a Empresa de Assistência Técnica
e Extensão Rural do Estado de Minas Gerais (EMATER,
2019) coordenou o Concurso de Qualidades dos Cafés
de Minas. No evento foram inscritas 1213 amostras de
café tipo Arábica, dos quais 870 corresponderam ao tipo
natural e 343 ao tipo cereja descascado. Destas, 198 fo-
ram selecionadas para a fase final do evento que ocorreu
na cidade de Lavras-MG. As amostras premiadas foram
direcionadas a leilão, ampliando e auxiliando o processo
de venda das sacas (EMATER, 2013).
Desta forma, este trabalho analisou as vinte amos-
tras finalistas de café tipo cereja descascado do Concurso
Mineiro de Qualidade do Café no ano de 2013, com o
objetivo de apontar atributos associados ao ranqueamento
das amostras de melhor qualidade e construir um modelo
de regressão que possa predizer as notas finais. Sob o
enfoque quantitativo, foi realizado uma análise explo-
ratória com a construção dos componentes principais.
Posteriormente, foi avaliado a capacidade de predição
de notas finais com um modelo de árvore de regressão.
Sendo possível, desta forma, discutir a importância destes
atributos para o planejamento de melhora na qualidade
do grão e de derivados.
Material e métodos
Para este estudo foram analisadas as notas atri-
buídas às 20 amostras finalistas no Concurso Mineiro de
Qualidade do Café, relativas ao tipo cereja descascado. As
variáveis analisadas podem ser separadas em três grupos:
atributos sensoriais: acidez, corpo, sabor e doçura da
amostra; ácidos graxos: ácido palmítico, esteárico, oleico,
linoleico, linolênico, araquídico e behênico; e compostos
bioativos: cafeína, trigonelina, ácido clorogênico e saca-
rose.
A partir da avaliação destes 15 atributos, conce-
deu-se uma nota final a cada amostra por meio de uma
média ponderada em escala de 0 a 100. Essa nota final
possibilitou o ranqueamento das amostras, indicando
aquelas que apresentaram uma melhor qualidade em
relação as demais. Desta forma, as amostras ranquea-
das foram identificadas conforme a colocação em escala
crescente.
Visando analisar conjuntamente todos os atribu-
tos avaliados no concurso, utilizou-se de metodologias
da análise multivariada, como componentes principais.
Os componentes principais foram calculados com o ob-
jetivo do redimensionamento dos dados, possibilitando
a escolha de variáveis latentes que contemplem o maior
percentual da variabilidade. Assim, adotou-se um per-
centual mínimo de 70% de explicação da variabilidade
total para a retenção dos componentes.
Analisaram-se os resultados fornecidos pelos com-
ponentes principais, relacionando estes com os atributos
originais avaliados. Essa forma possibilitou a análise de
quais atributos mais contribuíram para cada componente
principal, permitindo a discussão de quais atributos estão
mais relacionados com a qualidade do grão. Por fim, foi
utilizado um modelo de aprendizado de máquina de
modo a predizer a nota final da amostra com base nas
variáveis que mais contribuíram para a formação dos
primeiros componentes principais. Ressalta-se que para
o estudo foram utilizadas as bibliotecas disponíveis no
software R (R Core Team, 2019).
Resultados e discussão
As vinte amostras selecionadas para a fase final
do concurso apresentaram notas finais similares, admi-
tindo um coeficiente de variação de 1,252% em relação
à média de 84,28 pontos. Este fato pode expressar certo
nível de concordância entre as notas atribuídas pelos
avaliadores, pelo fato de que estas amostras já eram fi-
nalistas e homogêneas. Conforme o diagrama de Boxplot,
apresentado na Figura 1, pode-se observar a presença
de uma nota extrema. Esta nota mínima corresponde a
amostra de café 20, ranqueada na vigésima posição com
nota final equivalente a 81,42.
Conforme a nota final recebida pela amostra 20,
é necessário analisar quais atributos fizeram com que
Ferreira, E. B. et al.
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esta fosse penalizada em relação a amostra 1, ou seja,
identificar se a presença ou ausência de algum atributo
reduziu a qualidade da amostra. Na figura 2, tem-se
no eixo abcissas os atributos avaliados e no eixo das
ordenadas as respectivas notas fornecidas. Observe que
a amostra 1 obteve maiores notas de ácido palmítico,
linoleico e sacarose quando comparado a amostra 20.
Resultado que vai de encontro aos estudos de Figueiredo
et al. (2015) e Borém et al. (2016), em que ácidos graxos
saturados como o palmítico contribuíram para a quali-
dade sensorial, e amostras com maiores notas também
apresentaram maiores níveis de sacarose, contribuindo
para a formação do sabor.
Figura 1 – Diagrama de Boxplot relativo as notas finais das amostras do tipo cereja descascado
Figura 2 – Notas atribuídas às amostras 1 e 20, ou seja, a primeira e vigésima amostra ranqueada no concurso
Estendendo a análise ao contexto multivariado,
os componentes principais foram construídos utilizando
a matriz de covariâncias dos dados originais. Como re-
sultado, 15 componentes foram obtidos, sendo os dois
primeiros responsáveis por explicar 70,60% da variabi-
lidade original dos dados. Conforme esse percentual de
explicação, este trabalho concentrará as análises a partir
dos dois primeiros componentes.
A Figura 3 apresenta as contribuições dos atri-
butos para a construção dos dois primeiros componentes
principais. Nota-se que os ácidos graxos linoleico e pal-
mítico foram os atributos que mais contribuíram para a
construção dos dois primeiros componentes.
A partir da Figura 4 pode-se notar que o ácido
linoleico contribuiu com um percentual superior a 75%
para a criação do primeiro componente principal. Já
para o segundo componente, o ácido palmítico foi o
maior contribuidor, em um nível superior a 60%. Desta
forma, pode-se afirmar que estes dois ácidos graxos foram
os atributos mais significativos. Ressalta-se que a linha
tracejada em vermelho representa a média esperada de
contribuição de cada atributo para a criação do compo-
nente.
Entretanto, é possível analisar o relacionamento
entre os atributos e as amostras. Conforme Kassambara
(2017), no gráfico de relacionamento entre os indivíduos
e os componentes, é necessário analisar a direção das
variáveis sem considerar as posições absolutas. Assim,
uma amostra localizada na mesma direção de uma dada
variável, obteve a maior nota para tal variável.
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Figura 3 – Contribuições das variáveis para a construção dos dois primeiros componentes principais
Figura 4 – Percentuais de contribuição de cada variável para a construção do primeiro e segundo componente em (a)
e (b), respectivamente
(a) (b)
Conforme a Figura 5, a amostra 1 manteve-se
direcionada para os atributos sabor e sacarose, rece-
bendo maiores notas para estes atributos. Na literatura,
Alvarenga (2017) concluiu que a nota final de cafés
do tipo cereja descascado está diretamente relacionada
com atributos sensoriais como o Sabor. Por outro lado, a
amostra 20 foi alocada no sentido inverso aos atributos
de sabor, doçura, acidez, recebendo maiores notas para
os atributos ácido esteárico, araquídico e cafeína.
Dada a homogeneidade entre as classificações
das amostras, um padrão que pode ser analisado é que
entre as amostras 1 a 5, 80% estiveram inversamente
direcionadas aos ácidos araquídico, esteárico e behênico
e direcionadas no sentido do ácido linoleico. A presença
deste último ácido também foi discutida por Alvarenga
(2017), apontando que as melhores amostras foram
avaliadas com elevados teores deste.
Tendo em vista que os ácidos linoleico e palmítico
foram importantes para a construção dos componentes
principais e discutidos nos estudos de Figueiredo et al.
(2015) e Borém et al. (2016), foi considerado o método
de árvore de regressão para previsão das notas finais
das amostras. Considerando essas variáveis, tem-se a
matriz de correlações apresentada na Tabela 1. Note que
a correlação entre as variáveis independentes (palmítico
e linoleico) pode ser considerada fraca.
Ferreira, E. B. et al.
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Figura 5 – Relacionamento entre as amostras de café analisadas com os dois componentes principais
Tabela 1 – Correlações entre as variáveis utilizadas no modelo de regressão
Notas Palmítico Limoneico
Notas 1,00 -0,09 0,35
Palmítico -0,09 1,00 -0,34
Limoneico 0,35 -0,34 1,00
Para o ajuste da árvore de regressão foram con-
sideradas aleatoriamente 90% das amostras do conjun-
to original, isto é, 90% para treino e 10% para teste.
As amostras selecionadas para teste corresponderam a
amostra 8 e 14. Após o ajuste, foram obtidas as seguintes
métricas de qualidade, apresentadas na Tabela 2. Note
que o MAPE (erro percentual médio absoluto) indica
uma boa acurácia.
Tabela 2 – Métricas de qualidade de ajuste para o modelo*
Modelo MAE RMSE RAE MAPE
Árvore 0,8061 0,9541 1,7810 0,0095
*MAE: Média absoluta de erro; RMSE: Raiz do erro quadrático médio; RAE: Erro relativo absoluto; MAPE: Erro percentual absoluto médio.
Dado o modelo considerado, tem-se que a co-
variável linoleico é a de maior importância no modelo
(2,91%), seguido por palmítico (1,29%). Conforme o
modelo, tem-se o seguinte resultado apresentado na
Figura 6. Note que há uma nota média comum entre as
amostras de 84,3, que é amplificada, em média, se a nota
atribuída ao ácido linoleico for superior a 39,8.
Caso a nota atribuída ao ácido linoleico seja supe-
rior a 39,8, há um novo ramo que desagrega as notas em
relação ao ácido palmítico. Neste caso, a maior nota final
esperada é relacionada a amostra de linoleico superior
a 39,8 e palmítico inferior a 34,9. No entanto, notas de
linoleico superiores a 39,8 e de palmítico inferiores a 34,9
conduziram a nota final de 84 em 22,2% das amostras
avaliadas.
Note ainda que se fosse considerado apenas o
ácido linoleico, uma nota atribuída a este superior a 39,8
já resultaria em uma média final de 84,5. Resultado simi-
lar ao de Alvarenga (2017) em que conforme o método
de regressão por meio de componentes principais, altos
teores de linoleico estiveram relacionados com melho-
res cafés, mas oposto ao discutido em Figueiredo et al.,
(2015), em que ácidos como linoleico relacionaram-se
com cafés de menor acidez, sabor e corpo.
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Figura 6 – Modelo de árvore de regressão ajustado as
notas finais
Este fato indica que concentrações de ácido lino-
leico no grão podem ser utilizados para predizer a nota
final atribuída a amostra de café. De modo a avaliar a
capacidade de previsão das notas finais das amostras, foi
considerado os 10% restantes da amostra para treino, os
resultados obtidos estão apresentados na Tabela 3, com
erro percentual absoluto médio de 0,3811, indicando
boa acurácia. Ainda conforme a Tabela 3, observe que
o modelo conseguiu manter a ordenação das amostras,
ou seja, a amostra 8 apresenta qualidade superior em
relação a amostra 14.
Este resultado indica a possibilidade de utilização
de métodos de aprendizado de máquina à contextos da
estatística sensorial, permitindo a predição de notas de
produtos conforme seus atributos, principalmente em
casos de alta dimensão, onde um modelo de regressão
usual pode apresentar problemas.
Tabela 3 – Valores observados e preditos para os 10% restantes da amostra, ou seja, amostras 8 e 14
Amostra 8 14
Nota Observada 84,92 83,90
Nota Predita 84,67 83,51
Considerações finais
A identificação dos atributos que possibilitaram a
escolha de uma amostra vencedora pode não ser trivial.
Fato que pode ser justificado pela homogeneidade das
notas e das características das amostras utilizadas neste
estudo. De fato, todas apresentam boa qualidade.
Entretanto, é possível discutir acerca de atributos
associados com a melhor qualidade do produto, mais
especificamente, do café. Neste caso, a partir da análise
exploratória via componentes principais, foi notado que
os ácidos Linoleico e Palmítico foram atributos de grande
importância para a construção dos primeiros componentes
principais. Estes atributos foram usados como covariá-
veis em um modelo de regressão em árvore, de modo a
predizer as notas finais.
O modelo construído apresentou um baixo erro de
predição para as notas finais das amostras, indicando que
maiores concentrações de ácido linoleico possibilitaram
maiores notas finais. Este atributo foi considerado como
raiz da árvore pelo algorítimo, isto é, uma covariável de
alta importância. Por fim, outros algorítimos podem ser
utilizados de modo a avaliar a capacidade de predição
de notas e atributos sensoriais em novos trabalhos, como
por exemplo, considerando s árvores de regressão.
Agradecimentos
O trabalho foi realizado com apoio da Coorde-
nação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
- Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001.
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