(untitled) (MULTIDISCIPLINARY JOURNAL: FUNDAMENTAL RESEARCH SCIENTIFIC JOURNAL, 2025)
Ushbu maqolada dukkakli ekinlarni avtomatik tasniflashda nominal ma’lumotlar fazosi bilan ishlovchi mashinaviy o‘rganish (machine learning) algoritmlarining samaradorligi tahlil qilinadi. Maqolada nominal atributlarga ega bo‘lgan ma’lumotlar ustida ishlaydigan algoritmlar, xususan, qaror daraxtlari, k-nearest neighbor (KNN), Naive Bayes va qo‘llab-quvvatlovchi vektor mashinalari (SVM) samaradorligi real agrotexnik ma’lumotlar to‘plamida sinovdan o‘tkaziladi. Natijalar algoritmlarning klassifikatsiya aniqligi, hisoblash tezligi va ma’lumot turlariga moslashuvchanligi nuqtai nazaridan tahlil qilinadi. Tadqiqot natijalari dukkakli ekinlar bo‘yicha agroinformatika tizimlarini rivojlantirishda foydali bo‘lishi mumkin.