Prädiktive Analytik: Vorhersage mittels Regression durchführen

Predictive Analytics 2022    |    Fortgeschritten
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In der Landwirtschaft kann die genaue Einschätzung der Ernteerträge im Voraus den Landwirten helfen, effektiv zu planen, Arbeit und Kapital zuzuweisen und die Logistik für den Transport der Ernte zu planen. Maschinelles Lernen (ML) kann dazu genutzt werden, die vielen Faktoren zu berücksichtigen, die die Erträge beeinflussen. In diesem Kurs arbeiten Sie mit Daten, die aus Informationen über Blaubeerpflanzen und Klimafaktoren bestehen, um den Ertrag vorherzusagen. Anschließend lernen Sie, wie Sie univariate Beziehungen und bivariate Korrelationen visualisieren und eine lineare Regression durchführen können. Zum Schluss üben Sie die Auswahl von Merkmalen für das Regressionsmodell und sehen sich das Ergebnis der Wichtigkeit und des Modells für eine Teilmenge verschiedener Datenattribute an. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Regressionstechniken zur Vorhersage von landwirtschaftlichen Erträgen anzuwenden, reale und statistische Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und zwischen verschiedenen Regressionsmodellen zu unterscheiden.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Daten zu den erträgen von wildblaubeeren importieren
    Daten für blaubeererträge untersuchen
    Transformationen an blaubeer-ertragsdaten durchführen
  • Vorhersage des blaubeerertrags mittels linearer regression
    Die vorhersage von ernteerträgen mit verschiedenen modellen des maschinellen lernens (ml) verbessern
    Merkmale identifizieren, die bei der ertragsvorhersage helfen
    Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte

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