Порiвняння алгоритмiв машинного навчання для прогнозування врожайностi
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У дослідженні порівнюються класичні алгоритми машинного навчання для задачі прогнозування врожайності зернових культур. Використано статистичні дані Світового банку та супутникові дані (опади, покриття лісами). Оцінено ефективність Linear Regression, Decision Tree, Random Forest та Gradient Boosting.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, алгоритм, регресія, сценарії, прогнозування, геопросторові дані, врожайність
Бібліографічний опис
Рiзниченко, А. С. Порiвняння алгоритмiв машинного навчання для прогнозування врожайностi / А. С. Рiзниченко, Г. О. Яйлимова // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXIII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 14−17 травня 2025 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 364-367.