Neuware -Crop production analysis is one of the applications of prediction analysis. This study is related to paddy production. In the previous research work, the SVM and KNN algorithm is implemented to analyze prediction. To improve the accuracy of the paddy production, the hybrid classifier will be designed based on K-mean clustering and Naive Bayes classifier. The presented and earlier algorithms will be applied in python and it is expected that accuracy will be improved with a reduction in execution time. The performance of SVM, KNN, and Naive Bayes is compared for the wheat production prediction. Naive Bayes is the best classifier for the wheat production prediction as per the obtained analytic results.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Englisch.

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Bibliografische Details

Titel: Design of Paddy Crop Production Technique
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2020
Erscheinungsjahr: 2020
Sprache: Englisch
ISBN-10: 6202683309
ISBN-13: 9786202683302
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 5 mm
Gewicht: 131 Gramm

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Inhaltsangabe

Crop production analysis is one of the applications of prediction analysis. This study is related to paddy production. In the previous research work, the SVM and KNN algorithm is implemented to analyze prediction. To improve the accuracy of the paddy production, the hybrid classifier will be designed based on K-mean clustering and Naive Bayes classifier. The presented and earlier algorithms will be applied in python and it is expected that accuracy will be improved with a reduction in execution time. The performance of SVM, KNN, and Naive Bayes is compared for the wheat production prediction. Naive Bayes is the best classifier for the wheat production prediction as per the obtained analytic results.

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