Título: MACHINE LEARNING APLICADO À CLASSIFICAÇÃO MORFOFUNCIONAL DE EQUINOS MANGALARGA MARCHADOR
Título alternativo: MACHINE LEARNING APPLIED TO THE MORPHOFUNCTIONAL CLASSIFICATION OF MANGALARGA MARCHADOR HORSES
Autoria de: Beatriz Maria Nascimento
Orientação de: Sarah Laguna Conceicao Meirelles
Coorientação de: Alan Freire
Presidente da banca: Sarah Laguna Conceição Meirelles
Primeiro membro da banca: Alan Freire
Segundo membro da banca: Jose Camisao de Souza
Terceiro membro da banca: Sarah Laguna Conceição Meirelles
Quarto membro da banca: Alisson Vitor da Silva
Palavras-chaves: Índices zootécnicos, Morfometria, Qualidade da marcha, Seleção animal, Sistema Eclético de Lesbre.
Data da defesa: 24/06/2026
Semestre letivo da defesa: 2026-1
Data da versão final: 10/07/2026
Data da publicação: 10/07/2026
Referência: Nascimento, B. M. MACHINE LEARNING APLICADO À CLASSIFICAÇÃO MORFOFUNCIONAL DE EQUINOS MANGALARGA MARCHADOR. 2026. 50 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Zootecnia Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2026.
Resumo: Este estudo avaliou a possibilidade de antecipar a classificação da qualidade da marcha de equinos Mangalarga Marchador a partir de índices de aptidão funcional e de proporções corporais derivadas do Sistema Eclético de Lesbre, por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. A base inicial continha 227.335 animais, com 12 medidas lineares e escores visuais de morfologia e marcha após a organização dos dados, a base analítica final utilizada na classificação foi composta por 224.804 animais. A variável resposta foi estruturada em seis classes, definidas por modelo de mistura gaussiana, selecionado com base nos critérios de informação de Akaike e Bayesiano. Foram avaliados três cenários de preditores índices de aptidão funcional descritores do Sistema Eclético de Lesbre e combinação dos dois conjuntos. Os algoritmos testados foram Random Forest, SVM linear implementada pelo e rede neural do tipo multilayer perceptron. A comparação entre modelos foi realizada por validação cruzada estratificada em cinco fo
Abstract: This study evaluated whether gait quality classification in Mangalarga Marchador horses could be anticipated from functional aptitude indices and body proportions derived from Lesbre????????????????s Eclectic System using machine learning algorithms. The initial database contained 227,335 animals, with 12 linear measurements and visual morphology and gait scores after data organization, the final analytical dataset used for classification included 224,804 animals. The response variable was organized into six classes defined by a Gaussian mixture model selected according to the Akaike and Bayesian information criteria. Three predictor scenarios were evaluated functional aptitude indices descriptors from Lesbre????????????????s Eclectic System and a combination of both sets. The tested algorithms were Random Forest, a linear support vector machine, and a multilayer perceptron neural network. Model comparison was performed using five-fold stratified cross-validation in the development set, and performance was assessed using global accura
URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.
Curso: G002 - ZOOTECNIA (BACHARELADO)
Nome da editora: Universidade Federal de Lavras
Sigla da editora: UFLA
País da editora: Brasil
Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso
Nome da língua do conteúdo: Português
Código da língua do conteúdo: por
Licença de acesso: Acesso aberto
Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
URI da licença: repositorio.ufla.br
Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
Detentores dos direitos autorais: Beatriz Maria Nascimento e Universidade Federal de Lavras
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