КЛАСИФІКАЦІЙНІ МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ ВРОЖАЙНОСТІ

Анотація

Аналіз врожайності пшениці за останні 20 років показує, що врожайність у всіх областях України зростає. Це є результатом зростання інвестиційної привабливості галузі зерновиробництва та значних інвестицій, які надійшли у галузь. Однак, тенденція до зростання супроводжується значними коливаннями врожайності, причиною яких здебільшого є погодно-кліматичні фактори. Найбільш помітним є вплив кліматичних факторів для степових регіонів України. В роботі запропоновано класифікаційний підхід до прогнозування врожайності пшениці з врахуванням погодно-кліматичних факторів та використанням методів машинного навчання. Для побудови комп’ютерних моделей було використано набір даних врожайності пшениці у чотирьох областях степової зони України за період 2000 – 2021 роки та відповідні значення 12 метеофакторів. Числові значення врожайності були перетворені у бінарну змінну, яка набуваєе лише двох значень: «0» (низька врожайність) чи «1» (висока врожайність). Для моделювання бінарних даних використано probit- та logit-моделі, результуючі значення яких можуть трактуватися як імовірність значного перевищення врожайністю трендового значення. Точність побудованих моделей перевищує 80%.