前言野生草莓，作為一種珍貴的自然資源，其產(chǎn)量的預(yù)測(cè)分析對(duì)于保護(hù)和合理利用野生草莓資源具有重要意義。在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法時(shí)，首先需要明確野生草莓的生長(zhǎng)環(huán)境、生長(zhǎng)習(xí)性以及影響其產(chǎn)量的主要因素。野生草莓通常生長(zhǎng)在自然環(huán)境中，如森林、草地等，其生長(zhǎng)環(huán)境的多樣性決定了野生草莓的生長(zhǎng)習(xí)性也具有一定的差異性。影響野生草莓產(chǎn)量的主要因素包括氣候條件、土壤類型、水分供應(yīng)、光照條件、生物多樣性等。其中，氣候條件是影響野生草莓生長(zhǎng)和產(chǎn)量的關(guān)鍵因素，包括溫度、濕度、降水量等。土壤類型、水分、光照及生物多樣性均影響野生草莓生長(zhǎng)與產(chǎn)量，適宜條件可促其生長(zhǎng)，提高產(chǎn)量。在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法時(shí)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過(guò)收集和分析野生草莓生長(zhǎng)環(huán)境和生長(zhǎng)習(xí)性的數(shù)據(jù)，建立野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。該模型可以基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)野生草莓的產(chǎn)量，為野生草莓資源的保護(hù)和合理利用提供科學(xué)依據(jù)。采用遙感技術(shù)等現(xiàn)代信息技術(shù)，通過(guò)收集和分析野生草莓生長(zhǎng)環(huán)境的遙感數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。遙感技術(shù)可以提供大范圍、高精度的野生草莓生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)，有助于我們更全面地了解野生草莓的生長(zhǎng)環(huán)境和生長(zhǎng)習(xí)性，從而提高野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法，需要我們綜合考慮野生草莓的生長(zhǎng)環(huán)境和生長(zhǎng)習(xí)性，采用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)和現(xiàn)代信息技術(shù)，建立科學(xué)、準(zhǔn)確、可靠的野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，為野生草莓資源的保護(hù)和合理利用提供科學(xué)依據(jù)。

1緒論1.1選題背景及意義1.1.1選題背景隨著人口增長(zhǎng)和城市化，食物需求劇增，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)壓力巨大。改革開放后，草莓生產(chǎn)受重視，優(yōu)良品種引進(jìn)推廣，栽培面積擴(kuò)大，方式多樣化，經(jīng)濟(jì)效益提升。草莓因周期短、見(jiàn)效快、經(jīng)濟(jì)效益高、適合保護(hù)地栽培，成為中國(guó)果樹業(yè)發(fā)展迅速的新興產(chǎn)業(yè)，部分地區(qū)更將其發(fā)展為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。為了滿足人們對(duì)食物的需求，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率成為當(dāng)務(wù)之急。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)對(duì)于合理安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃、優(yōu)化資源配置、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益具有重要意義。傳統(tǒng)的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法往往依賴于經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)業(yè)專家，受限于專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性有待提高。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能算法的發(fā)展，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)成為研究的熱點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，從中挖掘出影響作物產(chǎn)量的關(guān)鍵因素，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)作物產(chǎn)量的預(yù)測(cè)REF_Ref24779\r\h[1]。其中，回歸算法是進(jìn)行作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)的常用方法之一。草莓作為一種營(yíng)養(yǎng)價(jià)值高、果實(shí)柔軟多汁、酸甜適口、營(yíng)養(yǎng)豐富，香氣濃郁口感好的水果REF_Ref25184\r\h[2]，深受人們喜愛(ài)。然而，野生草莓的產(chǎn)量受到季節(jié)、氣候、土壤等多種因素的影響，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。因此，研究一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法，對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、提高野生草莓產(chǎn)量具有重要意義。1.1.2研究意義野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法意義在于提供一種科學(xué)的方法，以預(yù)測(cè)并評(píng)估野生草莓的產(chǎn)量。這對(duì)于農(nóng)場(chǎng)主、種植者和相關(guān)決策者來(lái)說(shuō)具有重要意義。通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)野生草莓的產(chǎn)量，他們可以做出更好的管理決策，包括土壤調(diào)理、灌溉、施肥、病蟲害防治等，以最大程度地提高產(chǎn)量并確保野生草莓的質(zhì)量。此外，野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)還可以幫助農(nóng)場(chǎng)主和種植者更好地規(guī)劃生產(chǎn)和銷售策略。他們可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)制定合理的銷售計(jì)劃、市場(chǎng)定價(jià)和供應(yīng)鏈管理，以實(shí)現(xiàn)最佳的經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析，還可以提供科學(xué)依據(jù)和數(shù)據(jù)支持，為相關(guān)研究和決策提供參考。例如，農(nóng)業(yè)科學(xué)家可以利用預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)研究農(nóng)作物生長(zhǎng)規(guī)律、環(huán)境因素對(duì)產(chǎn)量的影響等，從而進(jìn)一步優(yōu)化種植技術(shù)和農(nóng)業(yè)管理措施。草莓果實(shí)用途多樣，除鮮食外還能加工成果汁、果醬等食品，掌握草莓生產(chǎn)現(xiàn)狀與趨勢(shì)對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與技術(shù)升級(jí)至關(guān)重要。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)1.2.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)國(guó)內(nèi)野生草莓研究揭示，草莓產(chǎn)銷缺乏統(tǒng)一行業(yè)管理。個(gè)體農(nóng)家小規(guī)模生產(chǎn)為主，缺乏行業(yè)規(guī)劃組織，致生產(chǎn)無(wú)序，新技術(shù)推廣受阻REF_Ref25347\r\h[3]。市場(chǎng)變幻莫測(cè)，農(nóng)產(chǎn)品流通體系不健全，種植戶難以把握市場(chǎng)，利益受損。草莓病毒危害嚴(yán)重，70%以上草莓苗感染病毒，導(dǎo)致果實(shí)變小、品質(zhì)下降、產(chǎn)量減少。我國(guó)傳統(tǒng)的草莓育苗體制存在明顯弊端，長(zhǎng)期使用同一母株，導(dǎo)致病毒病和線蟲病頻發(fā)，這種陳舊的繁殖技術(shù)還使得草莓苗生長(zhǎng)不均，結(jié)實(shí)晚，產(chǎn)量低下，種植者過(guò)度追求大果、高產(chǎn)，忽視土地有機(jī)質(zhì)含量，濫用氮肥，導(dǎo)致草莓品質(zhì)普遍較差，衛(wèi)生指標(biāo)不達(dá)標(biāo)，農(nóng)藥殘留超標(biāo)，亟需改進(jìn)種植技術(shù)和管理體系。我國(guó)草莓育種工作滯后于生產(chǎn)，國(guó)內(nèi)培育品種少且栽培不廣，多依賴國(guó)外專利品種，需付專利費(fèi)。我國(guó)推廣品種多未獲育種者授權(quán)，加入WTO后問(wèn)題更嚴(yán)峻，需加強(qiáng)自主育種及品種保護(hù)。草莓因其品種多樣、生長(zhǎng)周期短、效益顯著且技術(shù)易掌握，受到政府與科研部門重視，現(xiàn)已遍布全國(guó)。草莓產(chǎn)業(yè)不僅成為果樹生產(chǎn)的重要一環(huán)，還助力農(nóng)民增收。遼寧丹東、河北滿城等地已形成主產(chǎn)區(qū)，供應(yīng)大都市鮮果，大城市郊區(qū)也涌現(xiàn)出觀光采摘園區(qū)，推動(dòng)草莓產(chǎn)業(yè)多元化發(fā)展。草莓作為新興水果在全球及我國(guó)發(fā)展迅速，面積和規(guī)模已趨穩(wěn)。我國(guó)草莓面臨安全生產(chǎn)技術(shù)不足、品種退化、勞動(dòng)強(qiáng)度大及新技術(shù)應(yīng)用不足等問(wèn)題REF_Ref25661\r\h[4]。根據(jù)我國(guó)草莓生產(chǎn)現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)為穩(wěn)定種植面積、提升產(chǎn)量。部分地區(qū)因盲目擴(kuò)大栽培面積導(dǎo)致市場(chǎng)飽和，若加工業(yè)不足、銷售不暢，將造成損失。新種植區(qū)可適度發(fā)展，大規(guī)模地區(qū)應(yīng)提高單位面積產(chǎn)量與質(zhì)量，優(yōu)化栽培品種，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。草莓品種的培育不僅要求高產(chǎn)、抗性強(qiáng)、適應(yīng)性廣，還需追求大果、香味濃、糖度高、耐貯運(yùn)等特性，同時(shí)適應(yīng)不同栽培方式。國(guó)內(nèi)應(yīng)結(jié)合引種與育種，不斷推出并更新優(yōu)良品種。各地應(yīng)根據(jù)栽培方式和用途，發(fā)展特色產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)規(guī)模生產(chǎn)。大果優(yōu)質(zhì)品種的價(jià)格優(yōu)勢(shì)正被果農(nóng)認(rèn)可，將加速品種更新。先進(jìn)地區(qū)草莓栽培品種多樣化，包括鮮食、加工和長(zhǎng)途運(yùn)輸品種。我國(guó)草莓種植長(zhǎng)期連作，病毒感染嚴(yán)重，需推廣無(wú)病毒苗。發(fā)達(dá)國(guó)家已實(shí)現(xiàn)無(wú)病毒苗栽培，我國(guó)也需跟進(jìn)。組培苗不等于無(wú)病毒苗，必須經(jīng)病毒檢測(cè)。未來(lái)草莓生產(chǎn)將廣泛應(yīng)用無(wú)病毒種苗，其生長(zhǎng)勢(shì)強(qiáng)、果實(shí)大、產(chǎn)量高，克服種性退化問(wèn)題，將推動(dòng)草莓生產(chǎn)邁上新臺(tái)階REF_Ref26046\r\h[5]。為提升草莓品質(zhì)，加快育種步伐至關(guān)重要，需淘汰品質(zhì)不佳的中晚熟品種，選育早熟、優(yōu)質(zhì)、大果型品種。四季草莓在周年供應(yīng)中占據(jù)重要地位，是育種研究的核心。利用我國(guó)豐富的野生草莓資源進(jìn)行遠(yuǎn)緣雜交，有望取得顯著進(jìn)展。草莓種植勞動(dòng)強(qiáng)度大，需開發(fā)省力低耗的栽培措施。日本已采用棚式育苗、高空采苗等省力技術(shù)，我國(guó)也應(yīng)借鑒并推廣卷簾機(jī)、滴灌等設(shè)備，減輕勞動(dòng)強(qiáng)度，提高生產(chǎn)效率REF_Ref26167\r\h[6]。隨著草莓產(chǎn)量不斷攀升，草莓貯藏加工業(yè)發(fā)展日益重要。草莓作為“速生水果之王”，速凍保藏能延長(zhǎng)其貯藏期，速凍草莓將成為產(chǎn)區(qū)不可或缺的加工項(xiàng)目，草莓加工成多種產(chǎn)品如草莓醬、汁、酒、罐頭等，是提升附加值、穩(wěn)定產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵，草莓觀光產(chǎn)業(yè)逐漸興起，消費(fèi)者可在草莓園自由采摘并享受旅游、餐飲等服務(wù)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，增加農(nóng)民收入。然而，我國(guó)草莓生產(chǎn)規(guī)模雖大，市場(chǎng)已飽和，需提高品質(zhì)以贏得消費(fèi)者。提升內(nèi)在品質(zhì)是關(guān)鍵，通過(guò)土壤改良、增施有機(jī)肥及使用葉面肥等方法，結(jié)合精美外觀，打造草莓品牌，提升銷售收入。1.2.2國(guó)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)國(guó)外理論界關(guān)于草莓產(chǎn)量的研究，使用加氣滴灌提高土壤含氧量,提高肥料的利用效率。然而,關(guān)于不同通氣水平的可溶性鉀肥如何影響植物產(chǎn)量和品質(zhì)的信息有限。具體來(lái)說(shuō),與微生物群落水平相關(guān)的潛在機(jī)制迄今尚未見(jiàn)報(bào)道。本研究在草莓種植園溫室內(nèi)進(jìn)行微納米氣泡水(

MNBW

)滴灌試驗(yàn),設(shè)置3個(gè)微納米氣泡水配比和2個(gè)施鉀量以及1個(gè)對(duì)照處理(不施微納米氣泡水)REF_Ref26327\r\h[7]。結(jié)果表明,與CK

(不通氣,

100

%傳統(tǒng)鉀肥施用)相比,MNBW灌溉提高了土壤含氧量,改變草莓根際土壤微生物群落的結(jié)構(gòu)和功能。細(xì)菌多樣性降低,微生物共現(xiàn)模式發(fā)生改變。土壤呼吸強(qiáng)度增加1.32

%

-

14.22

%。土壤升溫促進(jìn)有機(jī)質(zhì)分解。減鉀增氧對(duì)土壤肥力和草莓產(chǎn)量品質(zhì)有積極影響，MNBW處理草莓產(chǎn)量品質(zhì)顯著優(yōu)于其他處理REF_Ref26376\r\h[8]。研究表明草莓營(yíng)養(yǎng)狀況對(duì)產(chǎn)量?jī)?yōu)化至關(guān)重要。高光譜成像可估測(cè)草莓各部位氮、磷、鉀、鈣濃度，預(yù)測(cè)產(chǎn)量潛力。建立了偏最小二乘回歸(

PLSR

)模型來(lái)估計(jì)養(yǎng)分濃度。預(yù)測(cè)的決定系數(shù)(

R2P

)和性能與偏差的比值(

RPD

)被用來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,它們通常被證明對(duì)葉片、花和未成熟的果實(shí)比成熟的果實(shí)更大。高光譜成像顯示了在草莓作物中估計(jì)營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的潛力。該技術(shù)將幫助種植者做出快速的養(yǎng)分管理決策,從而獲得最佳的產(chǎn)量和品質(zhì)REF_Ref26490\r\h[9]。美洲草莓以美國(guó)和墨西哥為主產(chǎn)區(qū)，其中美國(guó)歷來(lái)是全球最大生產(chǎn)國(guó)。加利福尼亞州作為美國(guó)草莓核心產(chǎn)區(qū)，栽培面積和年產(chǎn)量均占據(jù)顯著優(yōu)勢(shì)，主要栽培六大品種。歐洲曾是草莓生產(chǎn)重心，栽培面積一度占全球三分之二，盡管近年來(lái)受新產(chǎn)區(qū)崛起和勞動(dòng)力成本上漲影響，規(guī)模有所收縮，但生產(chǎn)水平依然領(lǐng)先。法國(guó)、西班牙等國(guó)將草莓產(chǎn)業(yè)作為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，國(guó)家提供補(bǔ)貼支持。日本草莓主產(chǎn)區(qū)集中在溫暖地帶，加工用冷凍草莓多來(lái)自中國(guó)，草莓產(chǎn)量發(fā)展問(wèn)題已成為國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)界的研究熱點(diǎn)，并取得不少成果。1.3研究的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排1.3.1主要內(nèi)容1.使用Python作為編程語(yǔ)言，對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)進(jìn)行代碼編寫。利用機(jī)器學(xué)習(xí)的模型算法進(jìn)行對(duì)野生草莓產(chǎn)量的預(yù)測(cè)和評(píng)估。2.收集野生草莓歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)和影響產(chǎn)量的因素?cái)?shù)據(jù)集，從獲取到的數(shù)據(jù)集中，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗和缺失值處理等。3.基于梯度提升樹和線性回歸建模型，選合適模型促學(xué)習(xí)泛化，完成參數(shù)設(shè)置。4.用建立的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)氣候條件和果實(shí)質(zhì)量等因素的預(yù)測(cè)值，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的產(chǎn)量。5.評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)比預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差異，驗(yàn)證模型準(zhǔn)確性。1.3.2主要?jiǎng)?chuàng)新1.使用Kaggle數(shù)據(jù)集，使用sklean庫(kù)中的GradientBoostingRegressor類來(lái)建立XGBRegressor回歸模型，而Python在做數(shù)據(jù)分析、特征工程等方面都有非常成熟的庫(kù),應(yīng)用性更為廣泛。2.對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析，找出與預(yù)測(cè)分析產(chǎn)量值具有相關(guān)性的因素特征。3.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，將與草莓產(chǎn)量有關(guān)的特征進(jìn)行可視化，更加直觀的展示。4.建立多個(gè)數(shù)據(jù)展示集圖。5.通過(guò)使用模型融合加強(qiáng)模型效果，增加預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。6.將多個(gè)模型按照一定方式進(jìn)行融合對(duì)比，預(yù)測(cè)出野生草莓的產(chǎn)量。1.3.3結(jié)構(gòu)安排本文共分為五章。第一章緒論。選題背景及其意義揭示研究重要性與緊迫性。綜述國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)，為后續(xù)研究提供參考。闡述本研究?jī)?nèi)容、創(chuàng)新點(diǎn)及結(jié)構(gòu)安排，奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，本章概述助讀者全面認(rèn)識(shí)研究。第二章本文知識(shí)原理簡(jiǎn)介。本章概述本文知識(shí)原理，含基本原理、梯度提升樹回歸模型及技術(shù)指標(biāo)。梯度提升樹在回歸問(wèn)題中表現(xiàn)卓越。同時(shí)，探討回歸模型性能評(píng)估因素與準(zhǔn)確率指標(biāo)，為后續(xù)研究奠定理論基礎(chǔ)。第三章數(shù)據(jù)收集與特征處理。本章闡述了數(shù)據(jù)收集與特征處理流程。詳細(xì)描述了數(shù)據(jù)集內(nèi)容，展示了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的查看和劃分方法。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單變量與多變量分析，深入了解其特性與分布。特征預(yù)處理涉及缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及特征提取，旨在提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)模型訓(xùn)練奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這些步驟在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中至關(guān)重要。第四章模型的選取與構(gòu)建。本章介紹模型選取與構(gòu)建流程，包括所需軟硬件環(huán)境。詳述基于梯度提升樹的回歸模型搭建，含參數(shù)設(shè)置與構(gòu)建步驟。進(jìn)行模型訓(xùn)練，準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)并完成訓(xùn)練。繪制產(chǎn)量相關(guān)因素圖，深入分析并可視化展示影響因素。此流程涵蓋模型選取、搭建、訓(xùn)練與評(píng)估，為后續(xù)分析預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)。第五章模型的訓(xùn)練與測(cè)試。本章介紹模型訓(xùn)練與測(cè)試流程，含具體訓(xùn)練方法、模型融合效果預(yù)測(cè)分析，及結(jié)論展示。經(jīng)此過(guò)程，模型得以訓(xùn)練優(yōu)化，驗(yàn)證其預(yù)測(cè)有效性。為后續(xù)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，展現(xiàn)模型在實(shí)際問(wèn)題中的潛力與價(jià)值?？偨Y(jié)與展望?？偨Y(jié)全文，展望未來(lái)。

2本文知識(shí)原理簡(jiǎn)介2.1基本原理本研究以機(jī)器學(xué)習(xí)中的梯度提升樹算法為基礎(chǔ)，預(yù)測(cè)野生草莓產(chǎn)量。該算法高效強(qiáng)大，通過(guò)迭代訓(xùn)練決策樹提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。在處理回歸問(wèn)題時(shí)，它擅長(zhǎng)捕捉非線性關(guān)系，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)魯棒性強(qiáng)。本研究使用Python收集歷史產(chǎn)量及影響因素?cái)?shù)據(jù)REF_Ref27006\r\h[10]。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除異常值、處理重復(fù)值，并處理缺失值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，為后續(xù)建模奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。根據(jù)農(nóng)業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)特性，選取與野生草莓產(chǎn)量相關(guān)的特征，如土壤質(zhì)量、氣候條件、種植時(shí)間等，用于XGBRegressor模型訓(xùn)練。利用sklearn庫(kù)的GradientBoostingRegressor類構(gòu)建XGBRegressor回歸模型，并設(shè)置學(xué)習(xí)率、樹的數(shù)量等參數(shù)，優(yōu)化模型性能。將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，用訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，通過(guò)驗(yàn)證集評(píng)估模型泛化能力，調(diào)整參數(shù)。訓(xùn)練完成后，模型可用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)點(diǎn)的產(chǎn)量，輸入相關(guān)因素預(yù)測(cè)值，即可獲得未來(lái)產(chǎn)量預(yù)測(cè)。對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，確保準(zhǔn)確性REF_Ref27045\r\h[11]。這通常通過(guò)比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差異來(lái)完成?？梢允褂镁秸`差（MSE）、絕對(duì)平均誤差（MAE）、最佳參數(shù)（BP）等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。如果預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際產(chǎn)量之間存在較大差異，可能需要重新審視模型建立的過(guò)程，包括特征選擇、模型參數(shù)調(diào)整等。通過(guò)上述步驟，可以設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于GBDT的野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法。這種方法能夠利用歷史數(shù)據(jù)和影響因素來(lái)預(yù)測(cè)野生草莓的未來(lái)產(chǎn)量，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。2.2基于梯度提升樹（GradientBoostingDecisionTree）的回歸模型概述農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測(cè)中，梯度提升樹（GBDT）是強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它構(gòu)建多棵決策樹并整合預(yù)測(cè)結(jié)果以提升準(zhǔn)確性。GBDT的核心在于迭代減少模型偏差，每步糾正前步錯(cuò)誤。1.梯度提升樹（GBDT）的基本原理GBDT是一種集成學(xué)習(xí)方法，它通過(guò)迭代地構(gòu)建決策樹來(lái)最小化損失函數(shù)。在每一步迭代中，都會(huì)添加一個(gè)新的弱學(xué)習(xí)器（通常是決策樹），這個(gè)學(xué)習(xí)器試圖修正前一輪迭代中的預(yù)測(cè)誤差。（1）損失函數(shù)（LossFunction）在回歸問(wèn)題中，常用的損失函數(shù)是均方誤差（MeanSquaredError,MSE）：L(y,y其中，y是實(shí)際觀測(cè)值，是模型預(yù)測(cè)值，n是樣本數(shù)量。（2）梯度提升(GradientBoosting)在每一步迭代中，計(jì)算損失函數(shù)相對(duì)于預(yù)測(cè)值的梯度，并用這個(gè)梯度來(lái)指導(dǎo)新樹的學(xué)習(xí)。對(duì)于第t棵樹，其目標(biāo)是最小化以下目標(biāo)函數(shù):minθt1其中，αj是第j棵樹的權(quán)重，h(Xi，θj)是第j棵樹的預(yù)測(cè)值，Ω(θj)是第j棵樹的復(fù)雜度懲罰項(xiàng)，λ是正則化參數(shù)。（3）決策樹(DecisionTree)每棵樹h(X；θ)是一個(gè)決策樹模型，它可以表示為:?(X;θ)=k?1這里，Rk是決策樹中的一個(gè)區(qū)域，θk是該區(qū)域的輸出值，I是指示函數(shù)，表示如果X在Rk區(qū)域內(nèi)，則I(X∈Rk）=1，否則為0。權(quán)重更新(weightUpdate)在每輪迭代后，更新模型的權(quán)重αt:αt初始化模型預(yù)測(cè)值為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的平均值。對(duì)于每一輪t=1,2,...,T:計(jì)算負(fù)梯度NegHessian()。構(gòu)建決策樹ht(X；θt）來(lái)擬合負(fù)梯度。計(jì)算新樹的權(quán)重αt。更新模型預(yù)測(cè)值y(t)=y最終模型預(yù)測(cè)值為y=通過(guò)這種方法，GBDT能夠逐步提高模型的預(yù)測(cè)精度，對(duì)于野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)等復(fù)雜問(wèn)題，GBDT因其強(qiáng)大的非線性建模能力和對(duì)異常值的魯棒性而成為一種受歡迎的選擇。2.3技術(shù)指標(biāo)2.3.1相關(guān)因素野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要考慮多種相關(guān)因素，這些因素可能包括環(huán)境條件、生物學(xué)特性、農(nóng)業(yè)管理措施等。氣候條件氣候是影響農(nóng)作物產(chǎn)量的重要因素。對(duì)于野生草莓，溫度、降水量、日照時(shí)長(zhǎng)和強(qiáng)度、濕度等氣候因素都會(huì)影響其生長(zhǎng)周期和果實(shí)發(fā)育。例如，適宜的溫度范圍可以促進(jìn)草莓的生長(zhǎng)和開花，而極端的溫度（過(guò)高或過(guò)低）可能會(huì)導(dǎo)致生長(zhǎng)受阻或果實(shí)品質(zhì)下降REF_Ref27202\r\h[12]。土壤特性土壤的肥力、pH值、有機(jī)質(zhì)含量、排水性和透氣性等都會(huì)直接影響野生草莓的生長(zhǎng)。肥沃的土壤可以提供充足的養(yǎng)分，有助于草莓的健康生長(zhǎng)和提高產(chǎn)量。病蟲害病蟲害減少野生草莓果實(shí)數(shù)量和品質(zhì)，預(yù)測(cè)與控制其發(fā)生是增產(chǎn)關(guān)鍵。種植密度和品種不同的野生草莓品種可能具有不同的生長(zhǎng)習(xí)性和產(chǎn)量潛力。選擇適應(yīng)當(dāng)?shù)丨h(huán)境的高產(chǎn)品種，并合理安排種植密度，可以最大化利用土地資源，提高單位面積的產(chǎn)量。農(nóng)業(yè)管理措施包括灌溉、施肥、修剪、覆蓋物使用等管理措施。合理的灌溉可以保證草莓在干旱期間的生長(zhǎng)需求，適時(shí)適量的施肥可以提供必要的養(yǎng)分，而適當(dāng)?shù)男藜艨梢源龠M(jìn)植株健康生長(zhǎng)，提高果實(shí)品質(zhì)。生長(zhǎng)周期野生草莓的生長(zhǎng)周期包括萌發(fā)、生長(zhǎng)、開花、結(jié)果和成熟等階段。了解和監(jiān)控這些階段的進(jìn)展對(duì)于預(yù)測(cè)產(chǎn)量至關(guān)重要。市場(chǎng)需求和價(jià)格雖然這不是直接影響產(chǎn)量的生物學(xué)因素，但市場(chǎng)需求和價(jià)格可以影響農(nóng)民對(duì)野生草莓種植的投入和熱情，從而間接影響產(chǎn)量。在設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)分析方法時(shí)，可以采用統(tǒng)計(jì)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)算法或人工智能技術(shù)來(lái)綜合這些因素，建立預(yù)測(cè)模型。例如，可以使用歷史氣候數(shù)據(jù)、土壤分析報(bào)告、病蟲害記錄和農(nóng)業(yè)管理日志等數(shù)據(jù)，通過(guò)回歸分析、決策樹、隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法來(lái)訓(xùn)練模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)野生草莓產(chǎn)量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)REF_Ref27271\r\h[13]。此外，還可以利用遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)（GIS）來(lái)獲取更廣泛的環(huán)境數(shù)據(jù)，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。2.3.2準(zhǔn)確率在設(shè)計(jì)一種野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法時(shí)，準(zhǔn)確率是一個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)指標(biāo)，它衡量的是模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際產(chǎn)量之間的一致性。收集歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)、土壤條件、種植技術(shù)等相關(guān)信息。清洗數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除異常值和缺失值。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以便模型更好地學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。經(jīng)過(guò)相關(guān)性分析和特征重要性評(píng)估，篩選出與產(chǎn)量預(yù)測(cè)最緊密相關(guān)的特征。運(yùn)用主成分分析（PCA）等手段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，降低模型復(fù)雜度和過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。挑選適宜的預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM）或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并利用交叉驗(yàn)證確定最佳超參數(shù)。通過(guò)訓(xùn)練模型，確保其能精準(zhǔn)捕捉數(shù)據(jù)模式。利用測(cè)試集評(píng)估模型準(zhǔn)確率，同時(shí)考慮召回率、精確率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)，以全面評(píng)價(jià)模型性能?；谠u(píng)估結(jié)果，調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、增減特征等，并運(yùn)用集成學(xué)習(xí)方法如Bagging或Boosting提升模型準(zhǔn)確率，模型應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)量預(yù)測(cè)，并收集反饋，不斷優(yōu)化模型。

3數(shù)據(jù)收集與特征處理3.1數(shù)據(jù)集3.1.1數(shù)據(jù)集介紹本文的數(shù)據(jù)集來(lái)自于野生草莓授粉模擬模型生成，該模型是一個(gè)開源的空間顯式計(jì)算機(jī)模擬程序，能夠探索各種因素，包括植物空間排列、異交和自花授粉、蜜蜂物種組成和天氣條件，在孤立和組合中如何影響野生草莓農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的授粉效率和產(chǎn)量。該模擬模型已被過(guò)去30年間在美國(guó)緬因州和加拿大沿海收集的野外觀察和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)所驗(yàn)證，現(xiàn)在是野生草莓授粉研究的假設(shè)檢驗(yàn)和理論發(fā)展的有用工具。這些數(shù)據(jù)可以包括氣候條件、土壤特性、生物學(xué)參數(shù)以及歷史產(chǎn)量信息REF_Ref27447\r\h[14]。數(shù)據(jù)集包含以下功能單元類型：1.無(wú)性系大小m2田間草莓無(wú)性系的平均大小2.蜜蜂/平方米/分鐘田間蜜蜂密度3.熊蜂/m2/min田間熊蜂密度4.安德瑞納蜂/平方米/分野外安德瑞納蜂密度5.壁蜂/m2/min野外壁蜂密度6.MaxOfUpperTRange

℃是開花季節(jié)上層日氣溫的最高記錄7.最高日氣溫的最低紀(jì)錄8.AverageOfUpperTRange℃上層每日氣溫的平均值9.MaxOfLowerTRange

℃較低波段每日氣溫的最高紀(jì)錄10.低波段日氣溫的最低記錄11.平均氣溫:低波段每日氣溫的平均值12.降雨日開花季節(jié)的總天數(shù)，每一天的降水量大于零13.整個(gè)開花季節(jié)的平均下雨天數(shù)該數(shù)據(jù)集具有多維性，涉及多個(gè)可能影響產(chǎn)量預(yù)測(cè)的維度，部分變量如氣候數(shù)據(jù)呈現(xiàn)時(shí)間序列特性，需考慮季節(jié)與年際變化。由于野生草莓生長(zhǎng)環(huán)境的自然性，數(shù)據(jù)可能展現(xiàn)較大異質(zhì)性，需運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法處理。數(shù)據(jù)可能不完整，需進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。若特征數(shù)量龐大，易導(dǎo)致維度災(zāi)難，故需降維以提取關(guān)鍵特征。為有效利用數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)，特征處理至關(guān)重要，這包括數(shù)據(jù)清洗以保質(zhì)量，特征選擇以定影響力，特征轉(zhuǎn)換以適應(yīng)建模，以及降維以避免過(guò)擬合。綜上，深入的數(shù)據(jù)集介紹與特征處理，為構(gòu)建準(zhǔn)確的野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。圖3.1戶外草莓圖像與標(biāo)記圖像3.1.2查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在實(shí)施野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法時(shí)，數(shù)據(jù)收集與特征處理是至關(guān)重要的步驟。數(shù)據(jù)收集：首先需要確定哪些因素可能影響野生草莓的產(chǎn)量。這些因素可能包括氣候條件（如溫度、降雨量）、土壤類型、地形、植被覆蓋以及歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)等。一旦確定了相關(guān)因素，就需要通過(guò)田野調(diào)查、氣象站數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感等方式來(lái)收集數(shù)據(jù)REF_Ref27578\r\h[15]。數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)可能含錯(cuò)、缺失或異常，需清洗預(yù)處理。包括填補(bǔ)缺失、平滑噪聲、識(shí)別離群點(diǎn)及轉(zhuǎn)換格式，便于分析。查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：在數(shù)據(jù)分析之前，必須對(duì)數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)審查。這通常涉及以下幾個(gè)步驟：（1）描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算基本的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值，以了解數(shù)據(jù)的一般趨勢(shì)和分布。（2）數(shù)據(jù)維度：檢查數(shù)據(jù)集的維度，即行數(shù)（樣本數(shù)）和列數(shù)（特征數(shù)）。這對(duì)于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建非常重要。（3）數(shù)據(jù)類型：查看每個(gè)特征的數(shù)據(jù)類型（例如，整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、類別等）。某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)類型有特定要求。（4）缺失值分析：檢查每個(gè)特征的缺失值情況，并決定如何處理這些缺失值。（5）相關(guān)性分析：評(píng)估不同特征之間的相關(guān)性，這有助于理解變量之間的關(guān)系，并可能導(dǎo)致特征選擇的過(guò)程。（6）數(shù)據(jù)可視化：使用圖表（如散點(diǎn)圖、箱線圖、直方圖等）來(lái)直觀地查看數(shù)據(jù)的分布和特征間的關(guān)系。4.特征工程：根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析，可能需要從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)建新的特征，或者轉(zhuǎn)換現(xiàn)有特征以提高模型的性能。例如，可以創(chuàng)建基于日期的時(shí)間特征（如季節(jié)或月份），或者對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理。5.模型選擇與訓(xùn)練：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，如線性回歸、決策樹、隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等REF_Ref27633\r\h[16]。使用經(jīng)過(guò)處理的特征和相應(yīng)的標(biāo)簽（即已知的草莓產(chǎn)量）來(lái)訓(xùn)練模型。6.驗(yàn)證與測(cè)試：使用交叉驗(yàn)證或保留的測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型的性能，并根據(jù)需要調(diào)整模型參數(shù)。7.部署：將最終模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，以便對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)。總之，查看和理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是建立有效預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵步驟。通過(guò)深入分析數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和內(nèi)在關(guān)系，可以為特征處理和模型選擇提供重要指導(dǎo)，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。3.1.3劃分?jǐn)?shù)據(jù)集在設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析方法時(shí)，數(shù)據(jù)收集與特征處理是至關(guān)重要的步驟。一旦收集到足夠的數(shù)據(jù)，接下來(lái)就是對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。數(shù)據(jù)集的劃分對(duì)于建立有效的預(yù)測(cè)模型來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，因?yàn)樗鼛椭覀冊(cè)u(píng)估模型的性能并優(yōu)化模型參數(shù)。以下是劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的一個(gè)重點(diǎn)描述：數(shù)據(jù)清洗：在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集之前，需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。這包括去除異常值、填補(bǔ)缺失值、刪除重復(fù)記錄以及校正錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)劃分策略：會(huì)把數(shù)據(jù)集切分為訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試三部分。其中，訓(xùn)練集占60%用于模型訓(xùn)練，驗(yàn)證集占20%以調(diào)整參數(shù)，測(cè)試集占20%以評(píng)估性能，此比例可視情況靈活調(diào)整REF_Ref27767\r\h[17]。分層抽樣：由于野生草莓的產(chǎn)量可能隨季節(jié)和其他周期性因素變化，分層抽樣可以確保每個(gè)集合中的數(shù)據(jù)代表了所有不同的類別和分布。這意味著在劃分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)，我們需要保證每個(gè)子集都有來(lái)自不同時(shí)間段和條件的數(shù)據(jù)。隨機(jī)化：為了減少偏見(jiàn)并提高模型的泛化能力，數(shù)據(jù)劃分應(yīng)該隨機(jī)進(jìn)行?？梢允褂秒S機(jī)種子來(lái)確保過(guò)程的可重復(fù)性。交叉驗(yàn)證：交叉驗(yàn)證（如k折）能高效利用數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。此法將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分k個(gè)子集，模型在k-1子集上訓(xùn)練，余1子集驗(yàn)證，重復(fù)k次，確保每子集均作驗(yàn)證集。時(shí)間序列考慮：如果數(shù)據(jù)集包含時(shí)間序列數(shù)據(jù)，練集中的數(shù)據(jù)要早于驗(yàn)證集和測(cè)試集中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化：在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集之后，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以便不同的特征具有可比性，這有助于模型更好地學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。通過(guò)上述步驟，可以確保數(shù)據(jù)集被恰當(dāng)?shù)貏澐?，從而為建立一個(gè)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)野生草莓產(chǎn)量的模型打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。這種分析方法的成功實(shí)施，將有助于農(nóng)業(yè)工作者和研究人員更好地理解和預(yù)測(cè)野生草莓的生長(zhǎng)情況，進(jìn)而指導(dǎo)野生草莓的種植和管理。3.2數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）3.2.1單變量分析野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析的數(shù)據(jù)收集與特征處理是一個(gè)重要的步驟，它包括了對(duì)數(shù)據(jù)的收集、清洗、探索性分析等。在數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）中，單變量分析是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)，它可以幫助我們了解每個(gè)變量的分布情況、統(tǒng)計(jì)特性以及與其他變量的關(guān)系。單變量分析涵蓋了對(duì)單個(gè)變量的深入探究，進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算均值、中位數(shù)、方差等統(tǒng)計(jì)量，揭示變量的基本特性，如分布的對(duì)稱性、離散程度等。例如，偏度指標(biāo)可反映分布是否偏斜，峰度則展現(xiàn)分布的尖銳或平坦程度?？梢暬ぞ呷缰狈綀D、箱線圖等也助力于直觀展示變量的分布形態(tài)，揭示異常值、對(duì)稱性及多峰現(xiàn)象。這些分析方法共同構(gòu)成了單變量分析的豐富內(nèi)涵，為我們?nèi)胬斫鈫蝹€(gè)變量提供了有力支持REF_Ref27868\r\h[18]。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，單變量分析可以幫助我們了解每個(gè)特征與產(chǎn)量的關(guān)系，從而選擇出對(duì)產(chǎn)量有顯著影響的特征。例如，我們可以計(jì)算每個(gè)特征與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)，選擇相關(guān)系數(shù)較大的特征作為預(yù)測(cè)模型的輸入。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下：r=Σ[(xi?x?)(yi??)]/[sqrt(Σ(xi?x?)2?Σ(yi??)2)](3-1其中，xi和yi分別是第i個(gè)樣本的特征值和產(chǎn)量，x?和?分別是特征和產(chǎn)量的均值。通過(guò)單變量分析，可以得到每個(gè)特征的基本特征和與產(chǎn)量的關(guān)系，為后續(xù)的特征選擇和模型建立提供依據(jù)。3.2.2多變量分析多變量分析，EDA核心，揭示變量關(guān)聯(lián)，助模型選擇。野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)用相關(guān)性、PCA、LDA等方法。相關(guān)性分析相關(guān)性分析通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)量化變量間的線性關(guān)聯(lián)。r=Σ[(xi?x?)(yi??)]/[sqrt(Σ(xi?x?)2?Σ(yi??)2)](3-2)皮爾遜相關(guān)系數(shù)r，基于樣本值xi、yi與均值x?、?，范圍-1至1，反映正、負(fù)或無(wú)相關(guān)性。主成分分析（PCA）主成分分析為降維手段，將相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)無(wú)關(guān)變量即主成分，步驟包括：（1）計(jì)算協(xié)方差矩陣：S=Σ[(xi?x?)(yi??)T]/(n?1)(3-3)其中，xi和yi分別是第i個(gè)樣本的特征值和產(chǎn)量，x?和?分別是特征和產(chǎn)量的均值，n是樣本數(shù)量。（2）計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量。（3）選擇前k個(gè)最大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，構(gòu)成新的特征空間。3.線性判別分析（LDA）線性判別分析為監(jiān)督降維法，將多維數(shù)據(jù)投影至直線，使同類近、異類遠(yuǎn)。其步驟為：（1）計(jì)算類內(nèi)散度矩陣：Sw=Σ[(xi?mi)(xi?mi)T](3-4)其中，xi是第i個(gè)樣本的特征值，mi是第i類樣本的均值。（2）計(jì)算類間散度矩陣：Sb=Σ[ni(mi?m)(mi?m)T](3-5)其中，ni是第i類樣本的數(shù)量，m是所有樣本的均值。（3）計(jì)算矩陣Sw的逆矩陣與Sb的乘積：S=Sw^(?1)?Sb(3-6)（4）計(jì)算矩陣S的特征值和特征向量。（5）擇前k大特征值之特征向量，構(gòu)新特征空間，多變量分析明變量關(guān)系，選顯著影響產(chǎn)量特征，降維助建模預(yù)測(cè)，據(jù)問(wèn)題數(shù)據(jù)選合適多變量分析法。3.3特征預(yù)處理3.3.1缺失值處理特征預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵，涉及數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換及歸一化，以適配模型。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)中，特征預(yù)處理尤顯重要，因野外數(shù)據(jù)常有噪聲與缺失值，需特別處理[10]。缺失值影響模型準(zhǔn)確性，處理缺失值是特征預(yù)處理的重要任務(wù)，方法包括填充、刪除等：刪除缺失值刪除含缺失值的樣本或特征簡(jiǎn)單但需謹(jǐn)慎，適用于缺失值較少時(shí)，多則易失信息。替換缺失值替換缺失值可用均值、中位數(shù)等。以均值為例，數(shù)值型特征可用特征均值替換缺失值：μ=Σxi/n(3-7)其中，μ是特征的均值，xi是特征的第i個(gè)樣本值，n是樣本數(shù)量。對(duì)于類別型特征，可以用該特征的眾數(shù)來(lái)替換缺失值。使用模型預(yù)測(cè)缺失值可以使用回歸模型、決策樹模型等方法來(lái)預(yù)測(cè)缺失值。這種方法需要將數(shù)據(jù)集分為兩部分，一部分包含完整數(shù)據(jù)，另一部分包含缺失值，使用完整數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，再用模型預(yù)測(cè)缺失值。使用多重插補(bǔ)多重插補(bǔ)是一種更為復(fù)雜的方法，它考慮了數(shù)據(jù)的不確定性。首先，根據(jù)數(shù)據(jù)集的完整部分，估計(jì)缺失值的概率分布。然后，從該分布中抽取多個(gè)樣本，生成多個(gè)完整數(shù)據(jù)集。最后，分別對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，并將結(jié)果進(jìn)行匯總。使用K最近鄰（KNN）算法KNN算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)方法，可以用于填充缺失值。對(duì)于缺失的特征值，KNN算法會(huì)找到與之最相似的K個(gè)樣本，用這K個(gè)樣本的特征值來(lái)估計(jì)缺失值。相似度可以通過(guò)歐氏距離、曼哈頓距離等來(lái)衡量[11]。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇哪種方法處理缺失值需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和實(shí)際需求來(lái)決定。通常，可以先嘗試簡(jiǎn)單的替換方法，如平均值或中位數(shù)，如果效果不佳，再考慮使用更復(fù)雜的方法。處理缺失值后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新評(píng)估，以確保處理后的數(shù)據(jù)仍然具有可靠性和有效性。3.3.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是特征預(yù)處理的一個(gè)重要步驟，它可以將不同范圍和單位的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)形式，以便更好地適應(yīng)模型的要求。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化尤為重要，因?yàn)椴煌卣髦g的量綱和數(shù)量級(jí)可能存在很大差異，這可能會(huì)導(dǎo)致模型訓(xùn)練的不準(zhǔn)確，甚至影響模型的性能REF_Ref27868\r\h[18]。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化主要有以下幾種方法：最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化是將特征縮放到給定的范圍（通常是[0,1]或[-1,1]）。計(jì)算公式如下：X_scaled=(X?X_min)/(X_max?X_min)(3-8)其中，X是原始特征值，X_min和X_max分別是特征的最小值和最大值，X_scaled是標(biāo)準(zhǔn)化后的特征值。最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，但缺點(diǎn)是受異常值的影響較大，且不適用于具有正態(tài)分布特征的數(shù)據(jù)。Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化是將特征縮放到具有零均值和單位方差的正態(tài)分布。計(jì)算公式如下：X_scaled=(X?μ)/σ(3-9)其中，X是原始特征值，μ是特征的均值，σ是特征的標(biāo)準(zhǔn)差，X_scaled是標(biāo)準(zhǔn)化后的特征值。Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化適用于具有正態(tài)分布特征的數(shù)據(jù)，且不受異常值的影響。但需要注意的是，當(dāng)特征中存在異常值時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)較大的偏差。對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換是一種常用的非線性變換方法，適用于具有指數(shù)增長(zhǎng)或減少趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。計(jì)算公式如下：X_scaled=log(X)(3-10)其中，X是原始特征值，X_scaled是對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后的特征值。對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換可以減小數(shù)據(jù)的偏度，使其更接近正態(tài)分布。但需要注意的是，對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換只適用于正數(shù)特征。冪轉(zhuǎn)換冪轉(zhuǎn)換是一種通用的非線性變換方法，可以處理具有不同分布特征的數(shù)據(jù)。計(jì)算公式如下：X_scaled=X^α(3-11)其中，X是原始特征值，α是冪次，X_scaled是冪轉(zhuǎn)換后的特征值。冪轉(zhuǎn)換可以改變數(shù)據(jù)的分布形狀，使其更接近正態(tài)分布。但需要注意的是，選擇合適的α值需要根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。5.離散化離散化是將連續(xù)型特征轉(zhuǎn)換為離散型特征的方法，適用于具有明顯區(qū)間劃分的特征。例如，可以將溫度特征劃分為“低溫”、“中溫”和“高溫”三個(gè)區(qū)間。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇哪種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和實(shí)際需求來(lái)決定。通常，可以先嘗試簡(jiǎn)單的標(biāo)準(zhǔn)化方法，如最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化或Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化，如果效果不佳，再考慮使用更復(fù)雜的非線性變換方法[13]。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新評(píng)估，以確保標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)仍然具有可靠性和有效性。3.3.3特征提取特征提取是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)重要步驟，它可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更能代表數(shù)據(jù)特性的特征，從而提高模型的性能。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，特征提取尤為重要，因?yàn)橐巴猸h(huán)境下的數(shù)據(jù)往往存在大量的噪聲和冗余信息。本文將重點(diǎn)討論特征提取的方法。特征提取的方法主要有以下幾種：基于統(tǒng)計(jì)的特征提取基于統(tǒng)計(jì)的特征提取方法包括計(jì)算均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等統(tǒng)計(jì)量。這些統(tǒng)計(jì)量可以反映數(shù)據(jù)的分布特性，有助于提高模型的性能。例如，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以計(jì)算其周期性、趨勢(shì)性等特征?；陬l率的特征提取基于頻率的特征提取方法包括快速傅里葉變換（FFT）、小波變換等。這些方法可以將時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻率域，從而提取數(shù)據(jù)的周期性、趨勢(shì)性等特征。例如，F(xiàn)FT可以用于提取時(shí)間序列數(shù)據(jù)的主要頻率成分?；谀Ｐ偷奶卣魈崛』谀Ｐ偷奶卣魈崛》椒òㄊ褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)模型（如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇和特征變換。這些模型可以自動(dòng)選擇對(duì)預(yù)測(cè)任務(wù)有幫助的特征，并對(duì)其進(jìn)行非線性變換?；诰垲惖奶卣魈崛』诰垲惖奶卣魈崛》椒ò↘-means、層次聚類等。這些方法可以將數(shù)據(jù)聚集成若干個(gè)類別，從而提取數(shù)據(jù)的聚類特征。例如，可以將時(shí)間序列數(shù)據(jù)聚集成若干個(gè)類別，每個(gè)類別代表一個(gè)特定的模式或行為?；谖谋镜奶卣魈崛?duì)于文本數(shù)據(jù)，特征提取通常包括詞袋模型、TF-IDF等方法。這些方法可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量形式，從而便于進(jìn)行后續(xù)的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇哪種特征提取方法需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和實(shí)際需求來(lái)決定。通常，可以先嘗試簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)方法，如計(jì)算均值、方差等，如果效果不佳，再考慮使用更復(fù)雜的方法，如頻率變換、模型訓(xùn)練等[14]。特征提取后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新評(píng)估，以確保提取后的特征仍然具有可靠性和有效性。特征提取是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)重要步驟，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更能代表數(shù)據(jù)特性的特征，從而提高模型的性能。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，特征提取尤為重要，因?yàn)橐巴猸h(huán)境下的數(shù)據(jù)往往存在大量的噪聲和冗余信息。

4模型的選取與構(gòu)建4.1環(huán)境搭建4.1.1硬件環(huán)境在進(jìn)行野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析模型的選取與構(gòu)建時(shí)，搭建一個(gè)合適的硬件環(huán)境是至關(guān)重要的。硬件環(huán)境的選擇將直接影響模型的訓(xùn)練速度、預(yù)測(cè)精度以及整體的分析效率。以下將詳細(xì)介紹野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中硬件環(huán)境的搭建。CPU中央處理器（CPU）是計(jì)算機(jī)的核心，負(fù)責(zé)執(zhí)行程序中的指令，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，選擇一個(gè)性能強(qiáng)大的CPU是非常必要的。一個(gè)高性能的CPU可以加快模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)速度，提高分析效率。CPU的主要性能指標(biāo)包括核心數(shù)、線程數(shù)、時(shí)鐘速度和緩存大小等。GPU圖形處理器（GPU）在深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)中發(fā)揮著重要作用。與CPU相比，GPU具有更多的核心和更高的并行計(jì)算能力，可以顯著提高模型的訓(xùn)練速度。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，選擇一個(gè)高性能的GPU可以加快模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，提高分析效率。GPU的主要性能指標(biāo)包括核心數(shù)、顯存大小和計(jì)算能力等。內(nèi)存內(nèi)存（RAM）是計(jì)算機(jī)用于暫時(shí)存儲(chǔ)正在使用或即將使用的數(shù)據(jù)的地方。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，選擇足夠的內(nèi)存可以保證在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算機(jī)可以快速讀取和寫入數(shù)據(jù)，從而提高分析效率。內(nèi)存的主要性能指標(biāo)包括容量、頻率和帶寬等。存儲(chǔ)存儲(chǔ)設(shè)備用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和程序。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，選擇一個(gè)高性能的存儲(chǔ)設(shè)備可以加快數(shù)據(jù)的讀取和寫入速度，提高分析效率。目前常見(jiàn)的存儲(chǔ)設(shè)備有硬盤（HDD）和固態(tài)硬盤（SSD）。SSD的讀寫速度遠(yuǎn)高于HDD，因此推薦使用SSD作為存儲(chǔ)設(shè)備。網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)于野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析也非常重要。一個(gè)高速穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境可以保證在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)可以快速傳輸，從而提高分析效率。網(wǎng)絡(luò)的主要性能指標(biāo)包括帶寬、延遲和穩(wěn)定性等?？偟膩?lái)說(shuō)，一個(gè)適合野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析的硬件環(huán)境應(yīng)該具備高性能的CPU和GPU、足夠的內(nèi)存、快速的存儲(chǔ)設(shè)備以及高速穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。通過(guò)搭建這樣一個(gè)硬件環(huán)境，可以保證野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析的高效性和準(zhǔn)確性。4.1.2軟件環(huán)境在進(jìn)行野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析模型的選取與構(gòu)建時(shí)，搭建一個(gè)合適的軟件環(huán)境同樣是至關(guān)重要的。軟件環(huán)境的選擇將直接影響模型的訓(xùn)練、預(yù)測(cè)以及整體的分析效率。以下將詳細(xì)介紹野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中軟件環(huán)境的搭建。操作系統(tǒng)選擇一個(gè)穩(wěn)定且兼容性好的操作系統(tǒng)是搭建軟件環(huán)境的第一步。目前主流的操作系統(tǒng)有Windows、Linux和macOS。其中，Linux系統(tǒng)因其開源、穩(wěn)定且對(duì)計(jì)算性能要求較高的應(yīng)用（如深度學(xué)習(xí)）支持較好，因此在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，推薦使用Linux操作系統(tǒng)。編程語(yǔ)言與開發(fā)工具野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析常用的編程語(yǔ)言有Python、R和MATLAB。Python因其豐富的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（如NumPy、Pandas、Scikitlearn、TensorFlow和PyTorch等）在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。因此，推薦使用Python進(jìn)行野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析。開發(fā)工具可以選擇集成開發(fā)環(huán)境（IDE），如PyCharm、JupyterNotebook等。這些工具提供了代碼編輯、調(diào)試、運(yùn)行等功能，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與模型構(gòu)建。數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Python擁有豐富的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，顯著提升了分析效率。NumPy支持?jǐn)?shù)值計(jì)算與多維數(shù)組操作，Pandas則專長(zhǎng)于數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化管理。Matplotlib和Seaborn可視化數(shù)據(jù)，助力圖表繪制。Scikit-learn覆蓋多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如分類、回歸和聚類。TensorFlow與PyTorch則助力深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)預(yù)測(cè)野生草莓產(chǎn)量需處理大量數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（如MySQL、PostgreSQL等）高效存儲(chǔ)、查詢與管理數(shù)據(jù)。版本控制系統(tǒng)使用版本控制系統(tǒng)如Git，便于代碼管理、追蹤修改歷史及多人協(xié)作。虛擬環(huán)境管理工具為確保項(xiàng)目環(huán)境配置一致、避免依賴沖突，可用Conda或Virtualenv等虛擬環(huán)境管理工具，為項(xiàng)目創(chuàng)建獨(dú)立Python環(huán)境并安裝所需庫(kù)和依賴?？偟膩?lái)說(shuō)，一個(gè)適合野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析的軟件環(huán)境應(yīng)該包括穩(wěn)定的操作系統(tǒng)、豐富的編程語(yǔ)言與開發(fā)工具、多種數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、版本控制系統(tǒng)以及虛擬環(huán)境管理工具。通過(guò)搭建這樣一個(gè)軟件環(huán)境，可以保證野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析的高效性和準(zhǔn)確性。4.2基于梯度提升樹（GradientBoostingDecisionTree）的回歸模型搭建4.2.1模型參數(shù)設(shè)置梯度提升樹（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）是一種強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)迭代地訓(xùn)練決策樹來(lái)最小化損失函數(shù)，常用于回歸和分類問(wèn)題。在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，可以使用GBDT來(lái)搭建一個(gè)XGBRegressor回歸模型。模型的參數(shù)設(shè)置對(duì)模型的性能有著重要影響，以下是GBT模型的主要參數(shù)及其設(shè)置方法。樹的個(gè)數(shù)（n_estimators）樹的個(gè)數(shù)決定了模型的復(fù)雜度，一般來(lái)說(shuō)，樹的數(shù)量越多，模型的擬合能力越強(qiáng)，但也容易過(guò)擬合?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇合適的樹的數(shù)量。設(shè)置公式如下：n_estimators=N(4-1)其中，N是樹的個(gè)數(shù)。樹的最大深度（max_depth）樹的最大深度決定了模型的復(fù)雜度和訓(xùn)練速度。較深的樹可以捕捉更多的特征關(guān)系，但也容易過(guò)擬合?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇合適的樹的最大深度。設(shè)置公式如下：max_depth=D(4-2)其中，D是樹的最大深度。節(jié)點(diǎn)最小分裂樣本數(shù)（min_samples_split）節(jié)點(diǎn)最小分裂樣本數(shù)決定了樹的生長(zhǎng)方式，較大的值可以防止模型學(xué)習(xí)到噪聲數(shù)據(jù)，但也可能導(dǎo)致模型欠擬合?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇合適的節(jié)點(diǎn)最小分裂樣本數(shù)。設(shè)置公式如下：min_samples_split=S(4-3)其中，S是節(jié)點(diǎn)最小分裂樣本數(shù)。節(jié)點(diǎn)最小葉子樣本數(shù)（min_samples_leaf）節(jié)點(diǎn)最小葉子樣本數(shù)決定了葉子的最小大小，較大的值可以防止模型過(guò)擬合，但也可能導(dǎo)致模型欠擬合?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇合適的節(jié)點(diǎn)最小葉子樣本數(shù)。設(shè)置公式如下：min_samples_leaf=L(4-4)其中，L是節(jié)點(diǎn)最小葉子樣本數(shù)。學(xué)習(xí)率（learning_rate）學(xué)習(xí)率決定了每次迭代對(duì)損失函數(shù)的貢獻(xiàn)，較小的學(xué)習(xí)率需要更多的迭代次數(shù)，但可以防止過(guò)擬合。可以通過(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇合適的學(xué)習(xí)率。設(shè)置公式如下：learning_rate=α(4-5)其中，α是學(xué)習(xí)率。子采樣率（subsample）子采樣率決定了每次迭代訓(xùn)練時(shí)使用的樣本比例，較小的子采樣率可以減少過(guò)擬合，但也可能降低模型的擬合能力?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇合適的子采樣率。設(shè)置公式如下：subsample=β(4-6)其中，β是子采樣率。特征采樣率（max_features）特征采樣率決定了每次分裂時(shí)考慮的特征數(shù)量，較小的特征采樣率可以減少過(guò)擬合，但也可能降低模型的擬合能力?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇合適的特征采樣率。設(shè)置公式如下：max_features=F(4-7)其中，F(xiàn)是特征采樣率。通過(guò)合理設(shè)置這些參數(shù)，我們可以搭建一個(gè)性能良好的GBDT回歸模型，用于野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析。在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要使用交叉驗(yàn)證等方法來(lái)選擇合適的參數(shù)值，以獲得最佳的模型性能。4.2.2模型構(gòu)建在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，基于梯度提升樹（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的回歸模型搭建是一個(gè)關(guān)鍵步驟。GBDT模型通過(guò)迭代地訓(xùn)練決策樹來(lái)最小化損失函數(shù)，具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力和泛化能力。以下將詳細(xì)介紹GBDT回歸模型的構(gòu)建過(guò)程。數(shù)據(jù)預(yù)處理構(gòu)建GBDT回歸模型前，需預(yù)處理數(shù)據(jù)，涉及清洗、處理缺失值、特征提取轉(zhuǎn)換及標(biāo)準(zhǔn)化。預(yù)處理旨在提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。特征選擇特征選擇即從原始特征中挑選有助預(yù)測(cè)的特征。在GBDT回歸模型中，特征選擇能提升模型性能與訓(xùn)練速度。常用方法包括統(tǒng)計(jì)、模型及聚類特征選擇等。模型訓(xùn)練GBDT回歸模型通過(guò)迭代訓(xùn)練決策樹最小化損失函數(shù)，每次迭代計(jì)算梯度并擬合新樹，損失函數(shù)可選MSE、MAE等。L(y,F(x))=Σ[(y_i?F(x_i))^2]/N(4-8)其中，L是損失函數(shù)，y是實(shí)際值，F(xiàn)(x)是模型預(yù)測(cè)值，x是特征向量，N是樣本數(shù)量。模型驗(yàn)證模型訓(xùn)練時(shí)需驗(yàn)證性能，常用留出、交叉驗(yàn)證等方法。指標(biāo)可選MSE、MAE等，驗(yàn)證助選最佳模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)。模型預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練完成后，可以使用訓(xùn)練好的GBDT回歸模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。模型的預(yù)測(cè)公式如下：y_pred=F(x_new)(4-9)其中，y_pred是模型對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值，x_new是新數(shù)據(jù)的特征向量。模型評(píng)估完成模型預(yù)測(cè)后，需評(píng)估其性能，指標(biāo)可選MSE、MAE等，以掌握預(yù)測(cè)與泛化能力。搭建GBDT回歸模型涉及預(yù)處理、特征選擇、訓(xùn)練、驗(yàn)證、預(yù)測(cè)與評(píng)估等步驟，可構(gòu)建高性能模型用于野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)。實(shí)際應(yīng)用中，需依具體問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇最佳模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)，確保預(yù)測(cè)效果最佳。4.3繪制與產(chǎn)量相關(guān)的因素圖4.3.1相關(guān)因素分析在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，繪制與產(chǎn)量相關(guān)的因素圖是一種直觀展示影響草莓產(chǎn)量的各種因素的方法。相關(guān)因素分析是識(shí)別和量化這些因素對(duì)產(chǎn)量影響的過(guò)程。以下將詳細(xì)介紹相關(guān)因素分析的方法。數(shù)據(jù)收集首先，需要收集與野生草莓產(chǎn)量相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以包括土壤濕度、土壤pH值、光照強(qiáng)度、溫度、降水量等環(huán)境因素，以及草莓的品種、種植時(shí)間、地理位置等信息。數(shù)據(jù)可以通過(guò)傳感器、氣象站、農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)等途徑收集。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)收集后常含缺失、異常、重復(fù)值，需清洗以保障質(zhì)量。清洗方法含刪、填缺失值，刪異常、重復(fù)值。缺失值可均、中值填，或用模型預(yù)測(cè)。異常值檢測(cè)可用統(tǒng)計(jì)、距離、密度法。清洗后數(shù)據(jù)更可靠，適用于后續(xù)分析。特征提取和轉(zhuǎn)換提取與野生草莓產(chǎn)量相關(guān)的特征，并轉(zhuǎn)換以提高數(shù)據(jù)可用性和模型性能，方法包括歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、對(duì)數(shù)及冪轉(zhuǎn)換等。相關(guān)因素分析相關(guān)因素分析是通過(guò)計(jì)算特征與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)來(lái)識(shí)別和量化影響產(chǎn)量的因素。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下：r=Σ[(xi?x?)(yi??)]/[sqrt(Σ(xi?x?)2?Σ(yi??)2)](4-10)其中，r是相關(guān)系數(shù)，xi和yi分別是第i個(gè)樣本的特征值和產(chǎn)量，x?和?分別是特征和產(chǎn)量的均值。相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1]，接近1表示正相關(guān)，接近-1表示負(fù)相關(guān)，接近0表示無(wú)相關(guān)。通過(guò)相關(guān)因素分析，我們可以識(shí)別出哪些因素對(duì)野生草莓產(chǎn)量有顯著影響。例如，如果相關(guān)系數(shù)顯示土壤濕度與產(chǎn)量正相關(guān)，則可以得出土壤濕度越高，草莓產(chǎn)量越高的結(jié)論。因素圖繪制為直觀展示產(chǎn)量相關(guān)因素，可用FactorMap或HeatMap可視化。FactorMap映特征至二維空間，顏色深淺表相關(guān)性；HeatMap以色變示特征與產(chǎn)量關(guān)系，暖色正相關(guān)，冷色負(fù)相關(guān)。因素重要性評(píng)估除了相關(guān)系數(shù)，還可以使用決策樹、隨機(jī)森林、梯度提升樹等模型來(lái)評(píng)估特征對(duì)產(chǎn)量的重要性。這些模型在訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)自動(dòng)計(jì)算每個(gè)特征的貢獻(xiàn)度，從而可以評(píng)估出哪些特征對(duì)產(chǎn)量預(yù)測(cè)更重要。圖4.1草莓產(chǎn)量實(shí)測(cè)模型驗(yàn)證總的來(lái)說(shuō)，相關(guān)因素分析是通過(guò)計(jì)算特征與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)來(lái)識(shí)別和量化影響產(chǎn)量的因素的方法。通過(guò)相關(guān)因素分析，我們可以了解哪些因素對(duì)野生草莓產(chǎn)量有顯著影響，從而為后續(xù)的產(chǎn)量預(yù)測(cè)和分析提供依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要結(jié)合其他分析方法，如因素圖繪制和因素重要性評(píng)估，以獲得更全面的理解和更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。4.3.2因素圖繪制在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，繪制與產(chǎn)量相關(guān)的因素圖是一種直觀展示影響草莓產(chǎn)量的各種因素的方法。因素圖繪制是利用可視化技術(shù)將特征映射到二維空間，通過(guò)特征之間的距離來(lái)表示它們之間的相關(guān)性。以下將詳細(xì)介紹因素圖繪制的方法。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理首先，需要收集與野生草莓產(chǎn)量相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以包括土壤濕度、土壤pH值、光照強(qiáng)度、溫度、降水量等環(huán)境因素，以及草莓的品種、種植時(shí)間、地理位置等信息。數(shù)據(jù)可以通過(guò)傳感器、氣象站、農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)等途徑收集。在收集到數(shù)據(jù)后，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、特征提取和轉(zhuǎn)換等預(yù)處理步驟，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。特征相關(guān)性分析在進(jìn)行因素圖繪制之前，需要對(duì)特征進(jìn)行相關(guān)性分析。相關(guān)性分析可以通過(guò)計(jì)算特征之間的相關(guān)系數(shù)來(lái)評(píng)估它們之間的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下：r=Σ[(xi?x?)(yi??)]/[sqrt(Σ(xi?x?)2?Σ(yi??)2)](4-11)其中，r是相關(guān)系數(shù)，xi和yi分別是第i個(gè)樣本的特征值，x?和?分別是特征的均值。相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1]，接近1表示正相關(guān)，接近-1表示負(fù)相關(guān)，接近0表示無(wú)相關(guān)。因素圖繪制在完成特征相關(guān)性分析后，可以使用因素圖繪制方法將其可視化。因素圖繪制可以使用多種方法。以下是雨天對(duì)草莓產(chǎn)量的箱型圖和果實(shí)質(zhì)量和產(chǎn)量的散點(diǎn)圖展示。圖4.2雨天對(duì)草莓產(chǎn)量的箱型圖圖4.3果實(shí)質(zhì)量和產(chǎn)量的散點(diǎn)圖4.解釋與分析繪制完成后，可以對(duì)因素圖進(jìn)行解釋和分析。通過(guò)觀察特征在因素圖上的分布，可以直觀地看到哪些特征之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性。例如，如果土壤濕度和光照強(qiáng)度在因素圖上緊密地聚集在一起，則它們可能對(duì)草莓產(chǎn)量有相似的影響。此外，還可以觀察到哪些特征對(duì)產(chǎn)量的影響較大。例如，如果某個(gè)特征在因素圖上與其他特征明顯分離，則它可能對(duì)產(chǎn)量有較大的影響。圖4.4草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)擬合曲線通過(guò)因素圖繪制，可以可視化特征之間的相關(guān)性，從而更好地理解影響野生草莓產(chǎn)量的各種因素。在實(shí)際應(yīng)用中，結(jié)合相關(guān)性分析和因素圖繪制，可以獲得更全面的理解和更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

5模型的訓(xùn)練與測(cè)試5.1模型訓(xùn)練在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，模型的訓(xùn)練是一個(gè)關(guān)鍵步驟，它決定了模型的性能和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。以下將詳細(xì)介紹有關(guān)基于梯度提升法(XGBRegressor,XGB)的回歸模型訓(xùn)練過(guò)程。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型訓(xùn)練前需預(yù)處理數(shù)據(jù)，包括清洗、處理缺失值、選擇及轉(zhuǎn)換特征。預(yù)處理旨在提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性，確保模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可靠。劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集預(yù)處理數(shù)據(jù)后，需劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集。前者用于模型訓(xùn)練，后者用于評(píng)估與驗(yàn)證。劃分方法含留出法、交叉驗(yàn)證法等，需保持?jǐn)?shù)據(jù)分布一致，以增強(qiáng)模型泛化能力。圖5.1草莓產(chǎn)量訓(xùn)練集圖5.2草莓產(chǎn)量測(cè)試集選擇損失函數(shù)在XGB回歸模型中，損失函數(shù)用于衡量模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異。常用的損失函數(shù)有均方誤差（MSE）和絕對(duì)平均誤差（MAE）。損失函數(shù)的公式如下：L(y,F(x))=Σ[(y_i?F(x_i))^2]/N(5-1)其中，L是損失函數(shù)，y是實(shí)際值，F(xiàn)(x)是模型預(yù)測(cè)值，x是特征向量，N是樣本數(shù)量。模型訓(xùn)練在選擇損失函數(shù)后，進(jìn)入模型訓(xùn)練過(guò)程。XGB模型的訓(xùn)練是通過(guò)迭代地訓(xùn)練決策樹來(lái)最小化損失函數(shù)。在每次迭代中，模型會(huì)計(jì)算當(dāng)前模型的梯度，然后訓(xùn)練一個(gè)新的決策樹來(lái)擬合這個(gè)梯度。模型的訓(xùn)練目標(biāo)是最小化損失函數(shù)。訓(xùn)練過(guò)程中，需要設(shè)置模型的參數(shù)，如樹的個(gè)數(shù)、最大深度、最小分裂樣本數(shù)、最小葉子樣本數(shù)、學(xué)習(xí)率、子采樣率、特征采樣率等。這些參數(shù)對(duì)模型的性能和泛化能力有重要影響。模型驗(yàn)證在模型訓(xùn)練過(guò)程中，需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證以評(píng)估模型的性能。常用的驗(yàn)證方法包括留出驗(yàn)證、交叉驗(yàn)證等。驗(yàn)證指標(biāo)可以是均方誤差（MSE）、絕對(duì)平均誤差（MAE）、最佳參數(shù)（BP）等。通過(guò)驗(yàn)證，可以選擇最佳的模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)。模型保存在模型訓(xùn)練完成后，將訓(xùn)練好的模型保存到文件中。保存的模型可以用于后續(xù)的預(yù)測(cè)和分析?？偟膩?lái)說(shuō)，基于梯度提升算法的XGB回歸模型訓(xùn)練包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集、選擇損失函數(shù)、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證和模型保存等步驟。通過(guò)這些步驟，可以構(gòu)建一個(gè)性能良好的XGB回歸模型，用于野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以獲得最佳的預(yù)測(cè)效果。5.2模型融合的效果預(yù)測(cè)分析在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，模型融合是一種提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的方法，它通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)獲得更可靠的預(yù)測(cè)值。模型融合比較效果預(yù)測(cè)分析是評(píng)估和選擇最佳模型策略的過(guò)程。以下將詳細(xì)介紹模型比較效果預(yù)測(cè)分析的方法。模型訓(xùn)練與評(píng)估首先，需要對(duì)多個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估。這些模型可以是不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、嶺回歸、套索回歸，梯度提升樹等。在訓(xùn)練每個(gè)模型時(shí)，需要使用相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和評(píng)估指標(biāo)。常用的評(píng)估指標(biāo)有均方誤差均方誤差（MSE）、絕對(duì)平均誤差（MAE）、最佳參數(shù)（BP）等。模型融合策略選擇模型融合策略多樣，包括投票法、加權(quán)平均法、Stacking和Bagging等。投票法匯總多個(gè)模型預(yù)測(cè)，選出現(xiàn)次數(shù)最多的為最終預(yù)測(cè)。加權(quán)平均法則根據(jù)模型性能加權(quán)預(yù)測(cè)結(jié)果。Stacking是分層融合，先用多模型預(yù)測(cè)，再用預(yù)測(cè)結(jié)果訓(xùn)練元模型。Bagging則通過(guò)集成多個(gè)模型并平均預(yù)測(cè)結(jié)果，提升模型泛化能力。模型融合比較效果預(yù)測(cè)分析在選擇模型融合策略后，需要對(duì)融合后的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。這包括使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)融合后的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并計(jì)算預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。常用的預(yù)測(cè)指標(biāo)有準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。為了評(píng)估模型融合的效果，可以使用以下公式計(jì)算融合后的模型的性能指標(biāo)：accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)(5-2)其中，TP是真正例，TN是真負(fù)例，F(xiàn)P是假正例，F(xiàn)N是假負(fù)例。模型融合結(jié)果可視化為了更直觀地展示模型融合的效果，可以使用可視化技術(shù)將預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行可視化或者誤差結(jié)果展示。通過(guò)可視化和誤差結(jié)果展示，可以直觀地看到模型融合后的性能提升情況。5.3結(jié)論分析與結(jié)果展示在野生草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析中，模型的訓(xùn)練與測(cè)試是一個(gè)關(guān)鍵步驟，它決定了模型的性能和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。以下將詳細(xì)介紹線性回歸，嶺回歸和基于梯度提升法中的（XGBRegressor，XGB）回歸模型訓(xùn)練與測(cè)試的結(jié)論分析與結(jié)果展示。模型訓(xùn)練與測(cè)試結(jié)果在模型訓(xùn)練與測(cè)試過(guò)程中，得到了多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，這些結(jié)果包括訓(xùn)練集上的預(yù)測(cè)值、測(cè)試集上的預(yù)測(cè)值、訓(xùn)練集上的損失函數(shù)值、測(cè)試集上的損失函數(shù)值等。通過(guò)分析這些結(jié)果，可以評(píng)估模型的性能和泛化能力。測(cè)試結(jié)果展示如下圖5.3，圖5.4和圖5.5：圖5.3線性回歸誤差結(jié)果分析圖5.4嶺回歸誤差結(jié)果分析圖5.5基于梯度提升算法的XGB誤差結(jié)果分析結(jié)論分析分析模型訓(xùn)練與測(cè)試結(jié)果后，得出以下結(jié)論：模型泛化能力可通過(guò)對(duì)比訓(xùn)練集與測(cè)試集的損失函數(shù)值來(lái)評(píng)估，若測(cè)試集損失函數(shù)值明顯高于訓(xùn)練集，則可能過(guò)擬合，需調(diào)整參數(shù)或結(jié)構(gòu)。模型準(zhǔn)確性可通過(guò)比較測(cè)試集實(shí)際值與預(yù)測(cè)值來(lái)評(píng)估，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差異小且誤差低則準(zhǔn)確性高。模型穩(wěn)定性則通過(guò)觀察在不同數(shù)據(jù)集上的性能波動(dòng)來(lái)評(píng)估，波動(dòng)小則穩(wěn)定性高。3.結(jié)果展示為了更直觀地展示模型訓(xùn)練與測(cè)試的結(jié)果，可以使用均方誤差和絕對(duì)平均誤差將結(jié)果進(jìn)行展示。通過(guò)誤差分析展示，可以更直觀地了解模型的性能和泛化能力。通過(guò)比較3種回歸模型的均方誤差（M