Algoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp. híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. Algoritmos de predição, Produção de matéria seca, Sistemas Integrados de Produção Agropecuária
