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为了预测作物产量，我们需要建立一个模型，该模型将考虑土壤类型、土壤质量、气候条件等各种因素，并预测特定地区特定作物的产量。使用以下步骤：步骤 1：收集数据收集数据是解决任何监督机器学习问题的最重要步骤。我们将收集马哈拉施特拉邦前几年的作物产量、气候条件和土壤类型的数据。步骤 2.1：探索数据建立和训练模型只是工作流程的一部分。事先了解数据的主要特征，我们可以建立一个更好的模型。这可能意味着获得更高的准确性。它也可能意味着需要更少的数据进行训练，或者更少的计算资源。各种可视化技术可用于检测训练数据中的各种相关性和模式，这可以进一步帮助创建一个准确的预测系统。
利用人工智能通过土壤和气候数据预测产量
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