Різниченко, А. С.Яйлимова, Г. О.2025-09-182025-09-182025Рiзниченко, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76162У 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.ukмашинне навчанняалгоритмрегресіясценаріїпрогнозуваннягеопросторові даніврожайністьПорiвняння алгоритмiв машинного навчання для прогнозування врожайностiArticleС. 364-367681