18、机器学习在编码问题与植物病害检测中的应用

机器学习在编码问题与植物病害检测中的应用

1. 编码问题的AI辅助系统

在解决编码问题（CPs）方面，开发了一种专门的AI系统。该系统致力于创建一个强大的标签系统，依据潜在的数据结构对编码问题进行分类。通过实验发现，模型能够有效预测解决编码问题所需的相关数据结构，并且数据集和模型都已公开。

这个系统的重要性在于建立了一个基础系统，支持对编码问题进行准确标记，这是自动化选择合适编程策略的关键一步。在标记准确性方面取得了良好表现，特别是对于三种主要的数据结构类，证明了该系统在实际应用中的潜在价值。

不过，当前系统存在一定局限性。它仅能处理三类标签，限制了其在涉及更复杂多样数据结构和算法的编码问题中的应用。此外，模型训练使用的数据集虽然在初步研究中具有足够的多样性，但可能无法全面涵盖全球编码挑战中的各种变化。

2. 模型性能分析

在模型性能方面，对随机森林、梯度提升和堆叠分类器等模型进行了研究。
- 随机森林和梯度提升模型 ：随机森林和梯度提升模型表现相近，随机森林在平均准确率上略占优势。这两个模型准确率得分的标准差相对较低，表明它们在不同数据集划分下性能稳定，具有较强的鲁棒性。
- 堆叠分类器 ：堆叠分类器在处理正负类别方面表现出色，其PR - AUC得分在所有模型中最高。这意味着它能够更好地平衡召回率和精确率之间的权衡，对于误报和漏报有显著影响的数据集尤为有价值。
- 轻梯度提升机 ：轻梯度提升机在整体准确率上虽未超过随机森林，但具有一定竞争力。在特定应用中，由于底层数据分布不同或对模型可解释性和