論文の概要: Sparse Attention Regression Network Based Soil Fertility Prediction With Ummaso

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10274v2
• Date: Tue, 10 Sep 2024 07:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 23:13:57.708029
• Title: Sparse Attention Regression Network Based Soil Fertility Prediction With Ummaso
• Title（参考訳）: Ummasoを用いたスパークアテンション回帰ネットワークによる土壌肥大予測
• Authors: R V Raghavendra Rao, U Srinivasulu Reddy,
• Abstract要約: 主な目的は、不均一なデータ分布の影響を克服し、土壌肥育モデルの予測精度を改善することである。 導入されたモデルはスパースアテンションレグレッションを使用しており、不均衡なデータセットから関連する機能を効果的に取り入れている。 提案モデルでは,優れた性能指標が得られ,予測精度は98%に達した。
• 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 challenge of imbalanced soil nutrient datasets significantly hampers accurate predictions of soil fertility. To tackle this, a new method is suggested in this research, combining Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) with Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). The main aim is to counter the impact of uneven data distribution and improve soil fertility models' predictive precision. The model introduced uses Sparse Attention Regression, effectively incorporating pertinent features from the imbalanced dataset. UMAP is utilized initially to reduce data complexity, unveiling hidden structures and important patterns. Following this, LASSO is applied to refine features and enhance the model's interpretability. The experimental outcomes highlight the effectiveness of the UMAP and LASSO hybrid approach. The proposed model achieves outstanding performance metrics, reaching a predictive accuracy of 98%, demonstrating its capability in accurate soil fertility predictions. Additionally, it showcases a Precision of 91.25%, indicating its adeptness in identifying fertile soil instances accurately. The Recall metric stands at 90.90%, emphasizing the model's ability to capture true positive cases effectively.
• Abstract（参考訳）: 不均衡な土壌栄養データセットの課題は、土壌の肥育率の正確な予測を著しく妨げている。 そこで本研究では,一様多様体近似と投影(UMAP)と最小絶対収縮・選択演算子(LASSO)を組み合わせた新しい手法を提案する。 主な目的は、不均一なデータ分布の影響を克服し、土壌肥育モデルの予測精度を改善することである。 導入されたモデルはスパースアテンションレグレッションを使用しており、不均衡なデータセットから関連する機能を効果的に取り入れている。 UMAPは最初、データ複雑さを減らし、隠れた構造と重要なパターンを明らかにするために使われる。 その後、LASSOは特徴を洗練し、モデルの解釈可能性を高める。 実験結果は、UMAPとLASSOハイブリッドアプローチの有効性を強調している。 提案モデルでは,土壌肥大度予測の精度を98%に向上し,土壌肥大度予測の精度を示す。 さらに、91.25%の精度を示し、肥料土壌のインスタンスを正確に識別する能力を示している。 リコール計量は90.90%であり、モデルが正のケースを効果的に捉える能力を強調している。

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