يهدف هذا المشروع إلى التنبؤ بإنتاجية المحاصيل الزراعية بناءً على المتغيرات المناخية مثل معدل هطول الأمطار ودرجات الحرارة باستخدام تقنيات التعلم الآلي. تم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على 28242 صفًا و7 أعمدة تشمل مساحة الزراعة، نوع المحصول، العام، معدل هطول الأمطار السنوي (بالملم)، كمية المبيدات المستخدمة (بالأطنان)، متوسط درجات الحرارة، وإنتاجية المحاصيل (بالهكتار).
تم اختيار خوارزمية "Random Forest Regressor" لأنها قدمت أفضل دقة في التنبؤ.
النتائج:
حقق النموذج دقة تبلغ 97% في التنبؤ بإنتاجية المحاصيل، مما يبرز دقة وكفاءة استخدام خوارزميات التعلم الآلي في التنبؤ بمتغيرات هامة في القطاع الزراعي.
اسم المستقل | Mohab W. |
عدد الإعجابات | 0 |
عدد المشاهدات | 7 |
تاريخ الإضافة |