基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)識(shí)別與分類(lèi)

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摘要 對(duì)害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集采用基礎(chǔ)分類(lèi)器和集成分類(lèi)器等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并通過(guò)多數(shù)投票策略評(píng)價(jià)分類(lèi)結(jié)果的性能。采用樸素貝葉斯（NB）、支持向量機(jī)（SVM）、K鄰近（KNN）和多層感知器（MLP）作為基礎(chǔ)分類(lèi)器。采用隨機(jī)森林（RF）、裝袋法（Bagging）和XGBoost等集成分類(lèi)器進(jìn)行交叉驗(yàn)證試驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確率更高的害蟲(chóng)分類(lèi)和識(shí)別。（剩余5082字）