12、棉花价格预测、病害检测与急性白血病亚型预测

棉花价格预测、病害检测与急性白血病亚型预测

在农业和医疗领域，机器学习技术正发挥着越来越重要的作用。下面将分别介绍棉花价格预测与病害检测，以及急性白血病亚型预测的相关内容。

棉花价格预测与病害检测

农业在印度国内生产总值（GDP）中约占20%，对印度经济和就业起着重要作用。为了保障农业领域的发展，构建了一个基于机器学习的系统，该系统包含价格预测和病害检测两个模块。

• 价格预测模块 ：采用长短期记忆网络（LSTM）算法，并使用不同的优化器进行结果比较。实验表明，使用ADAM优化器的LSTM效果最佳，均方根误差（RMSE）值为184.52，而RMSProp和AdaDelta的RMSE值分别为209.12和323.74。
• 病害检测模块 ：使用卷积神经网络（CNN）算法对棉花植株和叶片进行分类，判断其是否患病。分类准确率达到了91.5%。具体的分类准确率指标如下表所示：
  | 类别 | 精确率（%） | 召回率（%） | F1分数（%） |
  | — | — | — | — |
  | 患病棉花叶 | 100 | 80 | 89 |
  | 患病棉花植株 | 96 | 89 | 93 |
  | 新鲜棉花叶 | 81 | 100 | 90 |
  | 新鲜棉花植株 | 93 | 96 | 95 |

为了得到这些准确率指标，首先将测试数据转换为NumPy数组以便读取。由于混淆矩阵在数据框的帮助下效果最佳，所以将创建的NumPy数组先转换为数据框。同时，还得到了一个归一化的混淆矩阵，显示了计算良好的准确率。此