10、机器学习算法在作物推荐与产量预测中的应用

机器学习算法在作物推荐与产量预测中的应用

1. 作物推荐系统中的机器学习算法

在作物推荐系统中，有多种机器学习算法发挥着重要作用，下面为大家详细介绍决策树和神经网络这两种算法。

1.1 决策树算法

决策树算法通过计算信息增益来选择最佳特征进行数据划分。对于样本 $S$ 中的每个属性，都会计算其信息增益，信息增益最大的属性被视为最具区分性的特征。以下是决策树算法的具体步骤：

ALGORITHM 5.1  DECISION TREE
Input – Supervised Data of N instances
For each sample in the dataset:
1: Examine each base scenario.
2: For every feature b: evaluate the standardized information gained from splitting on b.
3: Let b_best be the feature with higher standardized information gain.
4: Build a decision node that splits on b_best.
5: Recurse on the subtree attained by splitting on b_best, and add those nodes as leaf nodes.
Return Classifier

这个算法的工作流程可以用下面的 mermaid 流程图表示：