Fugu-MT 論文翻訳(概要): Naïve Bayes and Random Forest for Crop Yield Prediction

論文の概要: Naïve Bayes and Random Forest for Crop Yield Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15392v1
Date: Tue, 23 Apr 2024 16:55:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-25 15:32:54.017297
Title: Naïve Bayes and Random Forest for Crop Yield Prediction
Title（参考訳）: 作物収量予測のためのナイーブ湾とランダム林
Authors: Abbas Maazallahi, Sreehari Thota, Naga Prasad Kondaboina, Vineetha Muktineni, Deepthi Annem, Abhi Stephen Rokkam, Mohammad Hossein Amini, Mohammad Amir Salari, Payam Norouzzadeh, Eli Snir, Bahareh Rahmani,
Abstract要約: 本研究は、1997年から2020年までのインドにおける作物収量予測を、様々な作物や重要な環境要因に着目して分析した。これは、線形回帰、決定木、KNN、ナイーブベイズ、K平均クラスタリング、ランダムフォレストといった先進的な機械学習技術を活用することで、農業の収量を予測することを目的としている。
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: This study analyzes crop yield prediction in India from 1997 to 2020, focusing on various crops and key environmental factors. It aims to predict agricultural yields by utilizing advanced machine learning techniques like Linear Regression, Decision Tree, KNN, Na\"ive Bayes, K-Mean Clustering, and Random Forest. The models, particularly Na\"ive Bayes and Random Forest, demonstrate high effectiveness, as shown through data visualizations. The research concludes that integrating these analytical methods significantly enhances the accuracy and reliability of crop yield predictions, offering vital contributions to agricultural data science.
Abstract（参考訳）: 本研究は、1997年から2020年までのインドにおける作物収量予測を、様々な作物や重要な環境要因に着目して分析した。線形回帰、決定木、KNN、Na\"ive Bayes、K-Mean Clustering、Random Forestといった先進的な機械学習技術を活用して、農業の収量を予測することを目的としている。モデル、特に「Na\」ベイズとランダムフォレストは、データビジュアライゼーションで示されているように、高い有効性を示している。本研究は,これらの分析手法を統合することにより,収量予測の精度と信頼性が著しく向上し,農業データ科学への重要な貢献が期待できると結論付けた。

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