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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01215v2
• Date: Tue, 06 May 2025 19:34:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.635051
• Title: A Machine Learning Approach to Forecasting Honey Production with Tree-Based Methods
• Title（参考訳）: 木型手法によるハニー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、さまざまな機械学習モデルを用いて、イタリア全土における蜂蜜生産の予測分析を行う。 我々の分析は2022年に収集されたデータセットに依存しており、ヒブレベルの観測と詳細な気象データを組み合わせている。 モデルを説明することによって,ハチミツ生産の主要な要因を同定する。
• 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 experienced significant production fluctuations in recent years, largely due to increasingly frequent adverse weather events linked to climate change. These events can severely affect the environment, reducing its suitability for bee activity. We conduct a forecasting analysis of honey production across Italy using a range of machine learning models, with a particular focus on weather-related variables as key predictors. Our analysis relies on a dataset collected in 2022, which combines hive-level observations with detailed weather data. We train and compare several linear and nonlinear models, evaluating both their predictive accuracy and interpretability. By examining model explanations, we identify the main drivers of honey production. We also ensemble models from different families to assess whether combining predictions improves forecast accuracy. These insights support beekeepers in managing production risks and may inform the development of insurance products against unexpected losses due to poor harvests.
• Abstract（参考訳）: ミツバチの飼育部門は近年、気候変動に伴う悪天候が頻発しているため、生産の大幅な変動を経験している。 これらの事象は環境に深刻な影響を与え、ミツバチの活動に対する適合性を低下させる。 我々は、さまざまな機械学習モデルを用いて、イタリア全土の蜂蜜生産の予測分析を行い、特に気象関連変数を重要な予測要因として取り上げる。 我々の分析は2022年に収集されたデータセットに依存しており、ヒブレベルの観測と詳細な気象データを組み合わせている。 線形モデルと非線形モデルを比較し,予測精度と解釈可能性の両方を評価した。 モデルを説明することによって,ハチミツ生産の主要な要因を同定する。 また,異なる家族のモデルをアンサンブルして,組み合わせた予測が予測精度を向上するかどうかを評価する。 これらの知見は、養蜂家の生産リスク管理を支援し、不作による予期せぬ損失に対して保険商品の開発を知らせる可能性がある。

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