21、利用机器学习和YOLO V7模型提升农业决策与害虫检测

利用机器学习和YOLO V7模型提升农业决策与害虫检测

1. 基于堆叠泛化模型的作物产量预测

在农业领域，准确预测作物产量对于决策制定至关重要。为了实现这一目标，构建了一个堆叠泛化模型来预测农业产量。

1.1 实验设置

堆叠泛化模型的基础模型由四种不同的机器学习算法组成，分别是支持向量回归（SVR）、随机森林回归器（RandomForestRegressor）、线性回归（LinearRegression）和决策树回归器（DecisionTreeRegressor）。这些基础模型在同一数据集上进行训练，用于估计作物产量。它们的预测结果被输入到元模型中，这里的元模型是梯度提升回归器（GradientBoostingRegressor），元模型通过组合基础模型的预测结果做出最终预测。

堆叠泛化模型的架构步骤如下：
1. 输入 ：模型的输入是影响作物产量的特征，如降雨量、温度和农药使用情况等。
2. 基础模型 ：将输入特征输入到四个基础模型中，对目标变量（作物产量）进行预测。
3. 堆叠 ：使用元模型（GradientBoostingRegressor）组合基础模型的预测结果，做出最终预测。
4. 输出 ：堆叠泛化模型的输出即作物产量的最终预测结果。

以下是堆叠泛化模型的算法代码：

Require: Input features X
Ensure: Predicted cro