1. Institutional repository Dnipro University of Technology
  2. Персональні колекції співробітників та підрозділів
  3. Кафедра електропривода
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167216
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorVizniuk, Artem-
dc.contributor.authorLaktionov, Ivan-
dc.contributor.authorDiachenko, Grygorii-
dc.date.accessioned2024-06-24T10:00:53Z-
dc.date.available2024-06-24T10:00:53Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationVizniuk A. Study of the effectiveness of ML algorithms in predicting the probability of crop disease occurrence / Artem Vizniuk, Ivan Laktionov, Grygorii Diachenko // Проблеми використання інформаційних технологій в освіті, науці та промисловості : ХVIІІ міжнар. конф. (24 листопада 2023 р., м. Дніпро) : зб. наук. пр. – Дніпро : НТУ «ДП», 2023. – № 8. – C. 132-135.uk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167216-
dc.description.abstractThe aim of this research is to study the effectiveness of ML algorithms in predicting the probability of the corn disease «Fusarium Head Blight» in Dnipro region of Ukraine. Linear regression, feedforward neural networks and random forest models were considered for prediction. The random forest model obtained the best metric score on the testing set: R2=0.965, RMSE=3.44. Directions for further research were substantiated in the given subject area.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.subjectregressionuk_UA
dc.subjectMLuk_UA
dc.subjecttime seriesuk_UA
dc.subjectdisease predictionuk_UA
dc.subjectcropsuk_UA
dc.subjectagricultureuk_UA
dc.titleStudy of the effectiveness of ML algorithms in predicting the probability of crop disease occurrenceuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.identifier.udk004.42 (8)uk_UA
Розташовується у зібраннях:Кафедра електропривода

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
2023_12_ConfProced_.pdf409,51 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.