Рекомендации по выбору сельскохозяйственных культур на основе урожайности и сезона | Проект машин... скачать в хорошем качестве

Рекомендации по выбору сельскохозяйственных культур на основе урожайности и сезона | Проект машин...

Рекомендации по выбору сельскохозяйственных культур на основе урожайности и сезона | Выпускной проект IEEE на Python. 🛒Ссылка для покупки: https://bit.ly/3SNfmtF (или) Чтобы купить этот проект ОНЛАЙН, свяжитесь с: 🔗Электронная почта: jpinfotechprojects@gmail.com, 🌐Веб-сайт: https://www.jpinfotech.org 📌Название проекта: Рекомендации по выбору сельскохозяйственных культур на основе урожайности и сезона. 💡Код реализации: Python. 🔬Используемый алгоритм/модель: Классификатор дерева решений. 🌐Веб-фреймворк: Flask. 🖥️Внешняя часть: HTML, CSS, JavaScript. 💰Стоимость (в индийских рупиях): 3000 рупий. 📘Аннотация проекта: 👉Проект «Рекомендации по выращиванию сельскохозяйственных культур на основе урожайности и сезона» направлен на повышение продуктивности сельского хозяйства путем предоставления рекомендаций по выращиванию сельскохозяйственных культур на основе данных, адаптированных к конкретным сезонным условиям. Используя возможности машинного обучения, этот проект использует классификатор дерева решений для анализа различных сельскохозяйственных параметров и прогнозирования наиболее подходящих культур для заданных условий, тем самым помогая фермерам оптимизировать урожайность и управление ресурсами. 👉Разработанный на Python, проект интегрирует надежный набор данных, включающий климатические переменные, свойства почвы, исторические данные об урожайности и сезонные данные. Классификатор дерева решений обучен выявлять закономерности и взаимосвязи в этом наборе данных, что приводит к созданию модели, способной точно прогнозировать наиболее подходящие культуры для конкретных сезонных и экологических условий. 👉Модель достигла высокой точности обучения 91% и точности тестирования 90%, что свидетельствует о ее надежности и обобщаемости для выработки точных рекомендаций по выращиванию сельскохозяйственных культур. Эти показатели подчёркивают способность модели обучаться на исторических данных и делать прогнозы, которые тесно связаны с реальными результатами сельскохозяйственного производства. 📌ССЫЛКА: Vaishnavi.S, Shobana.M, .Sabitha.R, Karthik.S, «Рекомендации по сельскохозяйственным культурам на основе урожайности и сезона», конференция IEEE, 2021 г. 🕑Временные метки: 0:00 — Введение. 0:17 — Обзор базового документа IEEE. 1:00 — Выполнение проекта. 1:23 — Домашняя страница проекта. 2:00 — Загрузка набора данных. 2:18 — Предварительный просмотр набора данных. 4:19 — Прогнозирование урожая. 10:37 — Анализ производительности. 10:52 — Диаграмма. 12:04 — Окончание. Теги по теме видео: система рекомендаций по культурам с использованием машинного обучения на GitHub, система рекомендаций по культурам с использованием машинного обучения на Kaggle, система рекомендаций по культурам с использованием машинного обучения на GitHub, система рекомендаций по культурам с использованием машинного обучения и Интернета вещей, проект системы рекомендаций по культурам, отчёт о проекте системы рекомендаций по культурам, отчёт о системе рекомендаций по культурам с использованием машинного обучения, система мониторинга и рекомендаций по культурам с использованием методов машинного обучения, система рекомендаций по культурам на GitHub, исследовательская работа по рекомендациям по культурам, система рекомендаций по культурам на Kaggle, обзор литературы по системе рекомендаций по культурам, отчёт о проекте системы рекомендаций по культурам, проект системы рекомендаций по культурам с использованием машинного обучения, 🏷️теги: #python #pythonprojects #agricultureprojects #machinelearningproject #pythonprogramming #pythonprojectforbeginners #pythonprojectideas #pythonmachinelearning #machinelearning #machinelearningpython #finalyearproject #ieeeprojects #проектывыпускногогода #наукаоданных #проектпонаукеоданных #проектпоискусственномуинтеллекту #проекты #углубленноеобучение #проектпокомпьютернымнаукам #проектыуглубленногообучения #крупныепроекты #академическиепроекты #крупныепроекты #сельскоехозяйство #рекомендация_урожая