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我们研究的目的主要与农业有关。农民是农业的主要参与者。知道农作物的成本将使您能够做出更明智的判断，这将减少损失并降低价格变化的风险。ML模型，该模型在准确分析农作物的同时可以预测农业价格的预测可能能够解决此问题。一种预测系统，一种结合机器学习和数据收集的统计方法，用于许多应用程序，包括医疗保健，零售，教育和政府部门。其在农业领域的使用情况具有可比的相关性。使用机器学习算法创建了该项目的后端预测模型。创建预测模型所涉及的步骤是数据收集，数据清洁，数据挖掘和验证。目标是为农民提供直观的用户界面，并且该模型应正确预测鉴于所提供的实时变量的农作物市场价值。
使用机器学习的作物价格预测
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