論文の概要: Predictive Analytics of Varieties of Potatoes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03701v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 00:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 17:55:13.441680
• Title: Predictive Analytics of Varieties of Potatoes
• Title（参考訳）: ポテト品種の予測分析
• Authors: Fabiana Ferracina, Bala Krishnamoorthy, Mahantesh Halappanavar, Shengwei Hu, Vidyasagar Sathuvalli,
• Abstract要約: 本研究では, 育種試験におけるRussetポテトクローンの適合性を予測するため, 機械学習アルゴリズムの適用について検討する。 我々はオレゴン州で手作業で収集した試験のデータを活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.336821989135698
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore the application of machine learning algorithms to predict the suitability of Russet potato clones for advancement in breeding trials. Leveraging data from manually collected trials in the state of Oregon, we investigate the potential of a wide variety of state-of-the-art binary classification models. We conduct a comprehensive analysis of the dataset that includes preprocessing, feature engineering, and imputation to address missing values. We focus on several key metrics such as accuracy, F1-score, and Matthews correlation coefficient (MCC) for model evaluation. The top-performing models, namely the multi-layer perceptron (MLPC), histogram-based gradient boosting classifier (HGBC), and a support vector machine (SVC), demonstrate consistent and significant results. Variable selection further enhances model performance and identifies influential features in predicting trial outcomes. The findings emphasize the potential of machine learning in streamlining the selection process for potato varieties, offering benefits such as increased efficiency, substantial cost savings, and judicious resource utilization. Our study contributes insights into precision agriculture and showcases the relevance of advanced technologies for informed decision-making in breeding programs.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 育種試験におけるRussetポテトクローンの適合性を予測するため, 機械学習アルゴリズムの適用について検討する。 オレゴン州で手作業で収集した試行のデータを活用し、多種多様な最先端のバイナリ分類モデルの可能性について検討する。 我々は、不足する値に対処するために、前処理、機能エンジニアリング、計算を含むデータセットの包括的な分析を行う。 モデル評価のために,精度,F1スコア,マシューズ相関係数(MCC)などの重要な指標に着目した。 マルチ層パーセプトロン(MLPC)、ヒストグラムに基づく勾配増強分類器(HGBC)、サポートベクターマシン(SVC)といったトップパフォーマンスモデルは、一貫性と重要な結果を示している。 可変選択はモデルの性能をさらに向上させ、トライアルの結果を予測する上で重要な特徴を識別する。 本研究は, ジャガイモ品種の選択プロセスの合理化における機械学習の可能性を強調し, 効率の向上, 大幅なコスト削減, 司法的資源利用などのメリットを提供している。 本研究は, 精密農業に関する知見を提供し, 育種プログラムにおける情報意思決定における先進技術の有効性を示す。

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