Using pattern mining to determine fine climatic parameters for maize yield in Benin
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationships between Benin's climate and maize production to develop an association rule algorithm for accurate yield prediction. The datasets utilized extend 26 years (1995 to 2020) and include climate and maize yield data from five districts with synoptic weather stations in two agroclimatic zones (Sudanian and Sudano-Guinean). Climate variables were combined with yield using "year" and "districts" to find the association rules. Several techniques were used to determine the correlation between weather parameters and maize yields: support vector machines, K nearest neighbor, artificial neural networks, decision trees, and recurrent neural networks. The most performed method was the decision tree (R2=0.998, mean squared error (MSE)=0.021, and mean absolute error (MAE)=0.0008). This model is difficult to understand, though the frequent pattern growth technique was then applied to the dataset to facilitate the discovery of the rules. The Sudano-Guinean zone exhibits high maize yields for medium minimum and maximum temperature values, rainfall, evapotranspiration, and humidity. In the Sudanian zone, medium minimum and maximum temperatures and maximum humidity levels are associated with high maize yields. The discovered association rules showed that optimizing maize output might be done dependably and effectively.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».