論文の概要: Automated Classification of Dry Bean Varieties Using XGBoost and SVM Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01244v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 13:05:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 13:27:42.074561
• Title: Automated Classification of Dry Bean Varieties Using XGBoost and SVM Models
• Title（参考訳）: XGBoostモデルとSVMモデルを用いたドライビーン品種の自動分類
• Authors: Ramtin Ardeshirifar,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルを用いた7種類の乾燥豆の自動分類について比較検討する。 XGBoostとSVMのモデルはそれぞれ94.00%と94.39%の正確な分類率を達成した。 本研究は, 種子品質制御と収量最適化を効果的に支援できることを実証し, 精密農業への取り組みの活発化に寄与する。
• 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: This paper presents a comparative study on the automated classification of seven different varieties of dry beans using machine learning models. Leveraging a dataset of 12,909 dry bean samples, reduced from an initial 13,611 through outlier removal and feature extraction, we applied Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction and trained two multiclass classifiers: XGBoost and Support Vector Machine (SVM). The models were evaluated using nested cross-validation to ensure robust performance assessment and hyperparameter tuning. The XGBoost and SVM models achieved overall correct classification rates of 94.00% and 94.39%, respectively. The results underscore the efficacy of these machine learning approaches in agricultural applications, particularly in enhancing the uniformity and efficiency of seed classification. This study contributes to the growing body of work on precision agriculture, demonstrating that automated systems can significantly support seed quality control and crop yield optimization. Future work will explore incorporating more diverse datasets and advanced algorithms to further improve classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習モデルを用いた7種類の乾燥豆の自動分類について比較検討する。 12,909個のドライビーンサンプルを用いて, 初期13,611個から外乱除去と特徴抽出を行い, 主成分分析 (PCA) を次元化に応用し, XGBoost と Support Vector Machine (SVM) の2種類のマルチクラス分類器を訓練した。 モデルをネストしたクロスバリデーションを用いて評価し,ロバストな性能評価とハイパーパラメータチューニングを実現した。 XGBoostとSVMのモデルはそれぞれ94.00%と94.39%の正確な分類率を達成した。 この結果は、特に種子分類の均一性と効率を高めるために、農業応用におけるこれらの機械学習アプローチの有効性を裏付けるものである。 本研究は, 種子品質制御と収量最適化を効果的に支援できることを実証し, 精密農業への取り組みの活発化に寄与する。 今後は、より多様なデータセットと高度なアルゴリズムを取り入れて、分類精度をさらに向上していく予定だ。

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