Key points are not available for this paper at this time.
عادة ما يقوم المزارعون بالتخطيط لعملية الزراعة بناءً على تجاربهم السابقة. ونظرًا لعدم توفر المعرفة الدقيقة حول الزراعة، ينتهي بهم المطاف بزراعة محاصيل غير مرغوبة. لمساعدة المزارعين في اتخاذ قرارات تجعل زراعتهم أكثر كفاءة وربحية، يسعى البحث إلى إقامة تحليل توقعات معلوماتية ذكية حول الزراعة في بنغلاديش. ومع ذلك، لا تزال هذه الطريقة في الزراعة هنا في المرحلة الابتدائية. يقترح البحث تصنيف المحاصيل المفيدة بناءً على المنطقة قبل عملية الزراعة. ويشير إلى المحاصيل التي تكون فعالة من حيث التكلفة للزراعة لمساحة معينة من الأرض. لتحقيق هذه النتائج، نأخذ في الاعتبار ستة محاصيل رئيسية وهي الأرز الأوس، والأرز الأمان، والأرز البورو، والبطاطا، وطحين الجوت، والقمح. يعتمد التوقع على تحليل مجموعة ثابتة من البيانات باستخدام تقنيات التعلم الآلي المراقب. تحتوي مجموعة البيانات الثابتة هذه على بيانات السنوات السابقة مأخوذة من كتاب إحصاءات الزراعة ومجلس أبحاث الزراعة في بنغلاديش لتلك المحاصيل وفقًا للمنطقة. يهدف البحث إلى استخدام خوارزميات تعلم شجرة القرار-ID3 (مقسم إلى قسمين تكراريًا) وخوارزميات انحدار الجيران الأقرب-K.
درس شاكور وآخرون (Sat,) هذا السؤال.