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2007 | OriginalPaper | Chapter

Olive Fly Infestation Prediction Using Machine Learning Techniques

Authors : José del Sagrado, Isabel María del Águila

Published in: Current Topics in Artificial Intelligence

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This article reports on a study on olive-fly infestation prediction using machine learning techniques. . The purpose of the work was, on the one hand, to make accurate predictions and, on the other, to verify whether the Bayesian network techniques are competitive with respect to classification trees. We have applied the techniques to a dataset and, in addition, performed a previous phase of variables selection to simplify the complexity of the classifiers. The results of the experiments show that Bayesians networks produce valid predictors, although improved definition of dependencies and refinement of the variables selection methods are required.

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Metadata
Title
Olive Fly Infestation Prediction Using Machine Learning Techniques
Authors
José del Sagrado
Isabel María del Águila
Copyright Year
2007
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-75271-4_24

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