Prédiction des adventices de la canne à sucre à La Réunion : une approche par apprentissage supervisé multi-labels - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Access content directly
Conference Poster Year : 2022

Prédiction des adventices de la canne à sucre à La Réunion : une approche par apprentissage supervisé multi-labels

Abstract

In agricultural surveys, weeds are considered as the most harmful pests. We propose a comparative study of multi-label classification algorithms to predict their weediness.The results show that the ML-ARAM and ML-kNN are the most efficient with a need to further improve the predictions.
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Dates and versions

hal-03573021 , version 1 (14-02-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03573021 , version 1

Cite

Frédérick Fabre Ferber, Thomas Le Bourgeois, Marion Schwartz, Aude Ripoche, Dominique Gay, et al.. Prédiction des adventices de la canne à sucre à La Réunion : une approche par apprentissage supervisé multi-labels. 22ème conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC), Jan 2022, Blois, France. . ⟨hal-03573021⟩
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