DUKKAKLI EKINLARNI AVTOMATIK TASNIFLASHDA NOMINAL MA'LUMOTLAR FAZOSI VA ALGORITMLARNING SAMARADORLIGI

Yusuf Tilavov; Ahram Nishanov

Authors

Tilavov Yusuf TATU, "Kompyuter ilmlari va dasturlash texnologiyalari" 03-23 magistr guruh talabasi Author
Nishanov Ahram "Tizimli va amaliy dasturlashtirish” kafedrasi professori, t.f.d. Author

Keywords:

Dukkakli ekinlar, mashinaviy o‘rganish, nominal ma’lumotlar, tasniflash, algoritm samaradorligi, agroinformatika, qaror daraxtlari.

Abstract

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.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. Gupta R., Sharma A., Patel V. (2021). “Classification of Legume Crops using Random Forest based on Soil Parameters”. Journal of Agricultural Informatics, 12(3), 45–54.

2. Singh A., Mehta S., Kumar R. (2022). “Performance Evaluation of ML Algorithms on Categorical Crop Data”. International Journal of AI in Agriculture, 9(1), 28–36.

3. Safarov A. (2020). “Dukkakli ekinlarni avtomatik ajratishda qaror daraxtlari asosidagi yondashuv”. O‘zR FA Axborot texnologiyalari jurnali, 17(2), 63–69.

4. Quinlan J.R. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers.

5. Han J., Kamber M., Pei J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd Ed. Elsevier.

6. UCI Machine Learning Repository – https://archive.ics.uci.edu/ml