Модель машинного обучения для прогнозирования урожайности яблок
Применение машинного обучения для прогнозирования урожая - перспективное направление в сельском хозяйстве. Построение модели может значительно снизить затраты при создании новых сортов, а также заменить часть дорогостоящих лабораторных методов на простое использование кода.
Мы создали модель, которая принимает на вход данные лабораторных исследований и параметры дерева, и получает на выходе параметр «урожайность (кг/дерева)». Модель правильно предсказывает 96% наблюдений (score_pipe_SimpleImputer_StandardScaler_SGDRegressor). Данный сервис может быть использован для получения новых сортов яблок. Возможно, создание модели, прогнозирующую количество сахаров на основании известных других параметров.
Кроме прогнозирования урожайности яблок, возможно создать различные модели, прогнозирующие урожайность, например, пшеницы. Это позволит заменить часть дорогостоящих лабораторных методов.
Вконтакте