Порiвняння алгоритмiв машинного навчання для прогнозування врожайностi

dc.contributor.authorРізниченко, А. С.
dc.contributor.authorЯйлимова, Г. О.
dc.date.accessioned2025-09-18T14:31:38Z
dc.date.available2025-09-18T14:31:38Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ 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.pagerangeС. 364-367
dc.identifier.citationРiзниченко, 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.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76162
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofТеоретичні 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.subjectмашинне навчання
dc.subjectалгоритм
dc.subjectрегресія
dc.subjectсценарії
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectгеопросторові дані
dc.subjectврожайність
dc.subject.udc681
dc.titleПорiвняння алгоритмiв машинного навчання для прогнозування врожайностi
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
(364-367)_Riznychenko.pdf
Розмір:
435.64 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format