Порiвняння алгоритмiв машинного навчання для прогнозування врожайностi
dc.contributor.author | Різниченко, А. С. | |
dc.contributor.author | Яйлимова, Г. О. | |
dc.date.accessioned | 2025-09-18T14:31:38Z | |
dc.date.available | 2025-09-18T14:31:38Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.description.abstract | 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. | |
dc.format.pagerange | С. 364-367 | |
dc.identifier.citation | 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. | |
dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76162 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
dc.publisher.place | Київ | |
dc.relation.ispartof | Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXIII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених (14−17 травня 2025 р., м. Київ, Україна) | |
dc.subject | машинне навчання | |
dc.subject | алгоритм | |
dc.subject | регресія | |
dc.subject | сценарії | |
dc.subject | прогнозування | |
dc.subject | геопросторові дані | |
dc.subject | врожайність | |
dc.subject.udc | 681 | |
dc.title | Порiвняння алгоритмiв машинного навчання для прогнозування врожайностi | |
dc.type | Article |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- (364-367)_Riznychenko.pdf
- Розмір:
- 435.64 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format