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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

Olive Fly Infestation Prediction Using Machine Learning Techniques

verfasst von : José del Sagrado, Isabel María del Águila

Erschienen in: Current Topics in Artificial Intelligence

Verlag: 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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Metadaten
Titel
Olive Fly Infestation Prediction Using Machine Learning Techniques
verfasst von
José del Sagrado
Isabel María del Águila
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-75271-4_24