論文の概要: A Machine Learning Approach to Forecasting Honey Production with Tree-Based Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01215v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 07:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-09 05:35:11.971771
• Title: A Machine Learning Approach to Forecasting Honey Production with Tree-Based Methods
• Title（参考訳）: ツリーベース手法による蜂蜜生産予測のための機械学習手法
• Authors: Alessio Brini, Elisa Giovannini, Elia Smaniotto
• Abstract要約: 我々は,ハチミツ生産のドライバを木ベースの方法で切り離し,イタリアにおけるハチミツ生産の変動を予測する。 このデータベースは、2019年から2022年にかけての何百ものビーヒーブデータを、高度な精度のビーキーピング技術でカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The beekeeping sector has undergone considerable production variations over the past years due to adverse weather conditions, occurring more frequently as climate change progresses. These phenomena can be high-impact and cause the environment to be unfavorable to the bees' activity. We disentangle the honey production drivers with tree-based methods and predict honey production variations for hives in Italy, one of the largest honey producers in Europe. The database covers hundreds of beehive data from 2019-2022 gathered with advanced precision beekeeping techniques. We train and interpret the machine learning models making them prescriptive other than just predictive. Superior predictive performances of tree-based methods compared to standard linear techniques allow for better protection of bees' activity and assess potential losses for beekeepers for risk management.
• Abstract（参考訳）: 養蜂部門は、気候変動が進行するにつれて、悪天候のため、過去数年間でかなりの生産変化を経験してきた。 これらの現象は高い影響があり、ミツバチの活動に対して環境が不利になる可能性がある。 我々はハチミツ生産ドライバを木ベースの方法で分離し、ヨーロッパ最大のハチミツ生産国の一つであるイタリアにおけるハチミツ生産の変動を予測する。 このデータベースは、2019年から2022年にかけての何百ものビーヒーブデータを、高度な精度のビーキーピング技術でカバーしている。 機械学習モデルをトレーニングし、解釈することで、予測だけでなく規範的になります。 標準的な線形手法と比較して、木に基づく手法の優れた予測性能は、ハチの活動のより優れた保護を可能にし、ハチのリスク管理における潜在的な損失を評価する。

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