Novel Hybrid Statistical Learning Framework Coupled with Random Forest and Grasshopper Optimization Algorithm to Forecast Pesticide Use on Golf Courses
Notice bibliographique
Résumé
Golf course maintenance requires the use of several inputs, such as pesticides and fertilizers, that can be harmful to human health or the environment. Understanding the factors associated with pesticide use on golf courses may help golf-course managers reduce their reliance on these products. In this study, we used a database of about 14,000 pesticide applications in the province of Québec, Canada, to develop a novel hybrid machine learning approach to predict pesticide use on golf courses. We created this proposed model, called RF-SVM-GOA, by coupling a support vector machine (SVM) with random forest (RF) and the grasshopper optimization algorithm (GOA). We applied RF to handle the wide range of datasets and GOA to find the optimal SVM settings. We considered five different dependent variables—region, golf course ID, number of holes, year, and treated area—as input variables. The experimental results confirmed that the developed hybrid RF-SVM-GOA approach was able to estimate the active ingredient total (AIT) with a high level of accuracy (R = 0.99; MAE = 0.84; RMSE = 0.84; NRMSE = 0.04). We compared the results produced by the developed RF-SVM-GOA model with those of four tree-based techniques including M5P, random tree, reduced error pruning tree (REP tree), and RF, as well as with those of two non-tree-based techniques including the generalized structure of group method of data handling (GSGMDH) and evolutionary polynomial regression (EPR). The computational results showed that the accuracy of the proposed RF-SVM-GOA approach was higher, outperforming the other methods. We analyzed sensitivity to find the most effective variables in AIT forecasting. The results indicated that the treated area is the most effective variable in AIT forecasting. The results of the current study provide a method for increasing the sustainability of golf course management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».