ВЫБОР ПОСЕВА В РАЗРЕЗЕ РЕГИОНОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

В данной статье отражены исследования подхода прогнозирования в сельском хозяйстве на основе алгоритмов машинного обучения для выбора вида посева на следующий сезон в разрезе регионов и соответствующих климатических условий, а также его результаты. В ходе исследования были изучены основная математическая сущность, базовая концепция и гиперпараметры алгоритмов создания модели искусственного интеллекта, каждая модель проанализирована с использованием выбранного для исследования набора данных, получены необходимые результаты. Полученные результаты сравнивались с результатами других алгоритмов на основе ряда показателей, таких как F1-score, Recall, Accuracy.
В процессе изучения алгоритмов классификации также рассматривалось, для каких задач эти алгоритмы наиболее эффективны, и в статье даны конкретные комментарии по этому направлению. Программное обеспечение было разработано на языке программирования Python с целью обеспечения наглядной визуализации сравнительного анализа результатов исследования. В разделе результатов графически представлена связь между каждым входным и выходным атрибутом