基于XGBoost的山核桃干腐病多分类预测模型研究

李波; 徐炳潮; 罗煦钦; 程云霞

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基于XGBoost的山核桃干腐病多分类预测模型研究

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摘要

【目的】通过分析影响山核桃短期内干腐病发病程度的因素，对比不同机器学习算法，得到发病程度预测效果较好的模型，为科学、绿色防治工作提供思路。【方法】采用机器学习算法XGBoost、逻辑回归和BP神经网络作为构建预测模型的基础，以五折交叉验证方法验证模型。【结果】对山核桃干腐病发病程度的影响因素排名，由高到低分别是候平均温度、候平均湿度、病斑数目、候降水量；集成机器学习算法XGBoost构建的预测模型各评价指标都高于逻辑回归和BP神经网络；集成机器学习算法XGBoost在山核桃干腐病发病程度多分类预测问题上得到的效果优于传统机器学习算法。

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来源
《南方农机》 |2023年第24期|6-9|共4页
作者
李波; 徐炳潮; 罗煦钦; 程云霞;
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作者单位

1. 浙江农林大学数学与计算机科学学院 2. 杭州市临安区农业农村信息服务中心 3. 杭州市临安区太阳镇公共服务中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类坚果类病虫害;
关键词
山核桃干腐病; XGBoost算法; 多分类预测模型;

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