পরিবেশগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে ফসল ফলনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা


10

আমার কাছে দশ বছরের জন্য একটি ফার্মের জন্য তাপমাত্রা, বৃষ্টিপাত এবং সয়াবিনের ফলনের ডেটা রয়েছে। আমি এই ডেটা উপর ভিত্তি করে 2015 এর ফলন পূর্বাভাস করতে চাই।

দয়া করে নোট করুন যে ডেটাসেটের তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাতের জন্য DAILY মান রয়েছে তবে ফলনটির জন্য প্রতি বছর কেবল 1 টি মূল্য রয়েছে, যেহেতু ফসলের কাটা ফসলের ক্রমবর্ধমান মরশুমের শেষে ঘটে।

পূর্ববর্তী বছরগুলিতে ফলন এবং তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাতের মধ্যকার সম্পর্ক অধ্যয়ন করে রিগ্রেশন / কিছু অন্যান্য মডেলের উপর ভিত্তি করে ২০১৫ ফলনের পূর্বাভাস দিতে আমি একটি রিগ্রেশন বা অন্য কোনও মেশিন লার্নিং ভিত্তিক মডেল তৈরি করতে চাই।

আমি স্কাইকিট-লার্ন ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং পারফর্ম করার সাথে পরিচিত। তবে এই সমস্যাটি কীভাবে উপস্থাপন করবেন তা নিশ্চিত নন। এখানে জটিল অংশটি হ'ল তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাত দৈনিক তবে ফলন প্রতি বছর মাত্র 1 মান।

আমি কিভাবে এই কাছে যেতে পারি?


এমনকি আমি ফসল ফলনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মডেল তৈরি করার চেষ্টা করছি। আপনি যে পদ্ধতির অনুসরণ করছেন সে সম্পর্কে বিস্তারিত জানাতে পারেন?
নিতজ

আপনি কি একটি সম্পূর্ণ উত্তর পেতে সক্ষম ছিল? যদি না হয় তবে দয়া করে আমাকে জানান এবং আমি একই ডোমেইনে কাজ করার কারণে এটি সম্পর্কে কীভাবে যেতে হবে সে সম্পর্কে বিস্তারিত উত্তর লিখতে পেরে আমি আনন্দিত
89_Simple

@ ক্রপ 89, এটি দুর্দান্ত হবে! আপনার উত্তরের অপেক্ষায়
রয়েছেন

আপনি এটি নির্ধারণ করেছেন? আমিও একই সমস্যার মুখোমুখি হচ্ছি। আপনি যদি কাজটি করে থাকেন তবে আপনি কি বিশদগুলি ভাগ করতে পারবেন? অনেক ধন্যবাদ
এরিক হুয়াং

উত্তর:


3

প্রারম্ভিকদের জন্য, আপনি আগের বছরের দৈনিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে আসন্ন বছরের জন্য ফলনের পূর্বাভাস দিতে পারেন। আপনি প্রতি বছরের মূল্যবান ডেটাটিকে একটি "পয়েন্ট" হিসাবে বিবেচনা করে মডেল প্যারামিটারগুলি অনুমান করতে পারেন, তারপরে ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করে মডেলটিকে বৈধতা দিন। আপনি গত বছরের চেয়ে বেশি বিবেচনা করে এই মডেলটি প্রসারিত করতে পারেন তবে খুব পিছনে ফিরে তাকাতে হবে এবং আপনার মডেল এবং ওভারফিটেটি যাচাই করতে আপনার সমস্যা হবে।


ধন্যবাদ @ এমরে, আমার বিভ্রান্তি হ'ল আমি কীভাবে পুরো বছরের মূল্যবান ডেটাটিকে 1 পয়েন্ট হিসাবে বিবেচনা করব? প্রতিটি সারির ডেটা (একদিন উপস্থাপন করে) বিজ্ঞান-শিখার নামকরণে কোনও নমুনা গঠন করে না? আমি কীভাবে পুরো বছরটিকে 365 এর চেয়ে একটি নমুনা হিসাবে বিবেচনা করব?
ব্যবহারকারী 308827

1
আমি স্ক্যালার্নের সুনির্দিষ্ট বিষয়গুলিকে সম্বোধন করছি না, তবে যেহেতু আপনি জিজ্ঞাসা করেছেন, আপনি নামটিতে sklearn.cross_validation"লেবেল" দিয়ে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে চান , যেমন স্ক্লারনক্রস_ক্রোয়েশন L লেবেলকফোল্ড
এমরে

ধন্যবাদ @ আমরে, সুতরাং প্রতি বছরই একটি একক লেবেল বরাদ্দ করা উচিত, তাইনা?
ব্যবহারকারী 308827

হ্যাঁ, @ ব্যবহারকারী 308827।
এমরে

ধন্যবাদ আবার ইমর, দয়া করে ফলো-আপ প্রশ্নটি দেখুন: ডেটাসায়েন্স.স্ট্যাকেক্সেঞ্জার
tions


1

আপনার কাছে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট রয়েছে যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট থাকে 365 (প্রতিটি দিনের তাপমাত্রা) + 365 (প্রতিটি দিনের বৃষ্টিপাত) মাত্রা। আদর্শভাবে, আমি প্রথমে মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলির মাধ্যমে মাত্রা হ্রাস করব, যেমন পিসিএ। তারপরে একটি পূর্বাভাস মডেল তৈরি করতে মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করুন। তবে, ছোট ডেটাসেটের কারণে, আমি মনে করি না যে মেশিন শেখার কৌশলগুলি আপনার সমস্যার পক্ষে উপযুক্ত।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.