Detección temprana de Rhynchophorus ferrugineus mediante minería de datos
Se evaluó la capacidad de 10 algoritmos de clasificación de minería de datos de última generación, Naive Bayes (NB), KSTAR, AdaBoost, ensacado, PART, árbol de decisión J48, perceptrón multicapa (MLP), máquina de vectores de soporte (SVM), bosque aleatorio y regresión logística, para utilizar las mediciones del tamaño de la planta y la temperatura recolectadas de árboles individuales para predecir la infestación de picudo rojo de las palmeras (Rhynchophorus ferrugineus).
- Más información en: mdpi.com
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