介绍 农作物产量预测是农业行业中必不可少的预测性分析技术。它是一种农业实践，可以帮助农民和农业企业预测特定季节的农作物产量，以便更好地种植和收获。预测性分析是农业行业中可用于农作物产量预测、风险缓解、降低肥料成本等方面的有力工具。使用机器学习和 Flask 部署的农作物产量预测将对天气条件、土壤质量、果实结数、果实质量等进行分析。 Unsplash 学习目标 我们将简要介绍使用授粉模拟建模来预测农作物产量的端到端项目。 我们将遵循数据科学项目生命周期的每个步骤，包括数据探索、预处理、建模、评估和部署。 最后，我们将使用 Flask API 在名为 render 的云服务平台上部署模型。 因此，让我们开始这个激动人心的实际问题声明。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 项目描述 用于此项目的数据集是使用空间显式模拟计算模型生成的，分析和研究影响野生蓝莓预测的各种因素，包括： 植物空间排列 异交和自交 蜜蜂物种组成 天气条件（单独和组合）对野生蓝莓的授粉效率和产量的影响。 该模拟模型已通过在过去30年中在美国缅因州和加拿大海岸收集的田野观察和实验数据进行验证，并现在是一个有用的工具，用于假设测试和野生蓝莓产量预测的估计。这个模拟数据为研究人员提供了从实地收集的实际数据，用于各种农作物产量预测实验，同时为开发人员和数据科学家提供了构建用于农作物产量预测的真实世界机器学习模型的数据。 模拟野生蓝莓田 什么是授粉模拟模型？…
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