論文の概要: Predictive Analytics of Varieties of Potatoes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03701v3
• Date: Tue, 05 Nov 2024 12:02:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:57:31.203876
• 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, 育種試験におけるサツマイモクローンの選択プロセスの向上を目的とした, 機械学習アルゴリズムの適用について検討する。 本研究は, 高収率, 耐病性, 耐気候性ポテト品種を効率的に同定することの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.336821989135698
• License:
• Abstract: We explore the application of machine learning algorithms specifically to enhance the selection process of Russet potato clones in breeding trials by predicting their suitability for advancement. This study addresses the challenge of efficiently identifying high-yield, disease-resistant, and climate-resilient potato varieties that meet processing industry standards. 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 a feedforward neural network classifier (Neural Net), histogram-based gradient boosting classifier (HGBC), and a support vector machine classifier (SVC), demonstrate consistent and significant results. To further validate our findings, we conducted a simulation study using the aims, data-generating mechanisms, estimands, methods, and performance measures (ADEMP) framework, simulating different data-generating scenarios to assess model robustness and performance through true positive, true negative, false positive, and false negative distributions area under the receiver operating characteristic curve (ROC) and MCC. The simulation results highlight that non-linear models like SVC and HGBC consistently show higher ROC and MCC than logistic regression, thus outperforming the traditional linear model across various distributions, and emphasizing the importance of model selection and tuning in agricultural trials.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 育種試験におけるサツマイモクローンの選択プロセスの促進を目的とした, 機械学習アルゴリズムの適用について検討する。 本研究では, 高収率, 耐病性, 耐気候性ポテトを効率的に同定し, 加工業界標準を満たすことの課題に対処する。 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。 トップパフォーマンスモデル、すなわち、フィードフォワードニューラルネットワーク分類器(Neural Net)、ヒストグラムベースの勾配増強分類器(HGBC)、サポートベクターマシン分類器(SVC)は、一貫性と重要な結果を示している。 本研究は,データ生成機構,推定手法,手法,性能測定(ADEMP)フレームワークを用いてシミュレーション実験を行い,実正,真負,偽正,偽負の分布領域を受信操作特性曲線(ROC)とMCCの下のモデルロバスト性および性能を評価するための異なるデータ生成シナリオをシミュレーションした。 シミュレーションの結果,SVCやHGBCのような非線形モデルはロジスティック回帰よりも高いROCとMCCを示し,従来の線形モデルよりも高い性能を示し,農業試験におけるモデル選択とチューニングの重要性を強調した。

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