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这项研究评估了49个测试设置的机器学习（ML）分类模型的能源效率，每个模型代表从一组场景中得出的不同条件。使用ESP8266微控制器利用物联网（IoT）技术，我们从模拟的房间环境中收集并分析了环境数据，包括温度，湿度和CO 2级别。我们测量了用于数据预处理，模型培训和测试的能源消耗，以及考虑输出，处理时间和F1分数的能源效率指标。该研究还进行了相关分析，以探索能耗与性能指标之间的关系。此外，它通过将集成模型与其组成算法进行比较，评估了准确性和能源效率之间的权衡。根据绿色软件测量模型（GSMM）进行的测量，为选择各种物联网应用程序选择节能算法提供了基本见解。
迈向可持续机器学习：分析能量...
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