27、机器学习在饮食推荐与农业幼苗分类中的应用

机器学习在饮食推荐与农业幼苗分类中的应用

在当今科技飞速发展的时代，机器学习技术正广泛应用于各个领域，为人们的生活和生产带来了诸多便利。本文将探讨机器学习在饮食推荐和农业幼苗分类这两个不同但同样重要的领域中的应用。

一、基于机器学习的古吉拉特美食推荐系统

在健康饮食领域，为特定人群提供合适的营养食谱至关重要，尤其是对于心脏病患者。为了实现这一目标，研究人员收集了相关数据并构建了机器学习模型。

（一）数据收集

• 数据类型 ：研究采用了两种数据收集方式，即主要数据收集和次要数据收集。主要数据收集聚焦于古吉拉特美食和水果的营养信息，包括卡路里、脂肪、蛋白质等含量。研究人员依据《饮食矩阵》一书，对超过90种古吉拉特食品和水果的营养数据进行计算。
• 营养计算 ：为了确定食物中的卡路里含量，使用了以下公式：
  • 1克脂肪 = 9卡路里
  • 1克碳水化合物 = 4卡路里
  • 1克蛋白质 = 4卡路里
  • 1克纤维 = 2卡路里

（二）数据集详情

研究人员收集了丰富的古吉拉特美食和水果的营养数据，涵盖了主食、小吃、蔬菜、奶制品等多个类别。以下是部分数据集的展示：
|类别|名称|蛋白质（克）|碳水化合物（克）|脂肪（克）|纤维（克）|卡路里|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|主食|普