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抽象农业是人类生存的基本方面，面临着作物选择方面的挑战，影响了资源分配和生产力。该项目通过提出使用软投票分类器合奏方法的稳定系统来解决这些挑战。合奏包括幼稚的贝叶斯，支持向量机（SVM），决策树和随机森林分类器，提供个性化的作物建议。可行性分析包括技术，运营，经济和调度方面，以确保实用性和有效性。开发遵循增量模型，强调通过反馈的连续增强。结果表明单个分类器的准确性（“决策树”：98.38％，“随机森林”：98.90％，'幼稚的贝叶斯：98.14％，'SVM'：98.50％），整体精度为98.99％。交叉验证证实了鲁棒性。评估指标，例如召回，精度和F1分数表明，软投票合奏的表现优于单个分类器，强调了其在优化农业中作物选择过程的有效性，并促进了改善的资源管理和生产力。关键字：合奏，建议，交叉验证，鲁棒性，回忆1。简介
使用机器学习的作物推荐系统
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