Ciência de dados na avaliação de amostras de café de qualidade extrema

  • Eric Batista Ferreira Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, MG. Brasil. https://orcid.org/0000-0003-3361-0908
  • Luiz Otávio de Oliveira Pala Universidade Federal de Alfenas. Alfenas, MG. Brasil. https://orcid.org/0000-0002-9941-7951
  • Rosemary Gualberto Fonseca Alvarenga Pereira Universidade Federal de Lavras. Lavras, MG. Brasil.
  • Alberto Frank Lázaro Aguirre Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, Brasil.
  • Júnio César Rosa Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, Brasil.
Palavras-chave: Atributo sensorial, Análise multivariada, Árvore de regressão, Café cereja descascado

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

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Publicado
2020-02-29
Como Citar
Ferreira, E. B., Pala, L. O. de O., Pereira, R. G. F. A., Aguirre, A. F. L., & Rosa, J. C. (2020). Ciência de dados na avaliação de amostras de café de qualidade extrema. Caderno De Ciências Agrárias, 12, 1-8. https://doi.org/10.35699/2447-6218.2020.15863
Seção
ARTIGOS ORIGINAIS