我是机器学习的新手。我正在研究机器学习灌溉问题的项目。我需要研究特定的作物(例如稻米作物)。我必须应用机器学习方法,根据种子需要播种的气候参数告诉农民(就像农民是否浇灌田地一样)。
水稻需要遵循参数气候条件: - 平均而言,需要约180-300毫米水/月来生产相当好的水稻。 - 最佳温度20-35摄氏度
我的数据集链接:qazxsw poi
以下是我的疑惑:
1)是否属于监督问题或无监督问题(我认为它属于分类监督问题)?
2)如何标记数据集以用于培训目的。 (我想通过比较标准水稻气候价值和相应标签的温度场和降雨量,在python中做if-else)?
3)如果我按照步骤(2)中提到的方法进行标记。我如何才能完成整个数据集?
4)我应该尝试哪种ML算法来获得更高的准确度?
2,3。您可以通过首先使用pandas导入整个数据集然后通过解析字段并将它们添加到标签字段来标记它们来标记它们。