Розроблення інформаційної технології передбачення врожаю сільськогосподарських культур
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
An exploratory analysis of the Kaggle dataset „Crop Production” on crop yields was carried out. To solve this
problem, we created data intelligent prediction models: XGBoostRegressor, DecisionTreeRegressor and
RandomForestRegressor. The optimal is XGBoostRegressor. The information technology for predicting crop yields by
improving machine learning and intelligence analysis methods is developed and tested. It allows for an increase in the
accuracy of this prediction.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Марущак А. В., Мокін В. Б. Розроблення інформаційної технології передбачення врожаю сільськогосподарських культур // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22919.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- Robert GRAYBOSCH, Encyclopedia of Food Grains (Second Edition). 2016. [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/B9780123944375000012.
- Momeni MOHAMADREZA, Crop Production. 2024. [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.kaggle.com/code/artem1018/crop-production-data-analyze-and-prediction-ml/input.