Використання алгоритмiв машинного навчання для задачi оцiнки якостi землi
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
За допомогою моделей лінійної регресії та дерева рішень, побудувати прогнозування якості землі. Підхід базується на аналізі взаємозв’язків між якістю землі, відстанню до міст/селищ та типами сільськогосподарських культур, які є одними з найважливіших предикторів якості землі. Для досягнення цієї мети був проведений комплексний аналіз набору даних, включаючи попередню обробку даних, попередній аналіз даних, вибір моделі та оцінку ефективності.
Опис
Ключові слова
моделі машинного навчання, оцінка якості землі
Бібліографічний опис
Шередеко, О. В. Використання алгоритмiв машинного навчання для задачi оцiнки якостi землi / О. В. Шередеко, Г. О. Яйлимова // XXI Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики» (Україна, м. Київ, 11-12 травня 2023 р.) : матеріали конференції. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. – С. 434-437.