Prédiction des adventices de la canne à sucre à La Réunion : une approche par apprentissage supervisé multi-labels
Résumé
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.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)