农业是人类生存的基础，涉及土地耕作、畜牧养殖以及生产食物、纤维和其他必需材料。过去，农业主要依靠农民的经验和直觉来决定何时播种和收割作物。本文将探讨如何利用数据科学优化智能农业中的作物产量。
本文旨在提供数据技能在农业中的作用及其如何帮助农民优化作物产量的见解。研究农民面临的挑战以及数据科学如何帮助他们决定何时以及如何种植、施肥和收割作物。讨论数据科学在农业制造中的潜力，以及如何养活不断增长的全球人口。
农业是一个复杂且引人深思的行业。农民面临着多种挑战，包括不可预测的天气模式、土壤枯竭和害虫侵染。这些挑战可能严重影响作物产量，对农民的生计和全球人口的粮食供应至关重要。其中最突出的挑战之一是天气模式的不可预测性。极端天气事件如干旱和洪水可能严重影响作物产量。
数据科学已经成为应对农民面临的挑战的关键工具。数据科学使用统计方法、算法和机器学习来分析和解释数据。在农业中，数据科学可以收集和分析有关天气模式、土壤健康和害虫侵染的数据。这些信息可以用来做出关于何时以及如何种植、施肥和收割作物的明智决策。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
# 加载数据
data = pd.read_csv('soil_data.csv')
# 探索数据
print(data.head())
print(data.describe())
# 预处理数据
X = data.drop(['yield'], axis=1)
y = data['yield']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练线性回归模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
lr_pred = lr.predict(X_test)
# 训练决策树模型
dt = DecisionTreeRegressor()
dt.fit(X_train, y_train)
dt_pred = dt.predict(X_test)
# 训练随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf.predict(X_test)
# 评估模型性能
print('Linear Regression R2 score: ', r2_score(y_test, lr_pred))
print('Linear Regression RMSE: ', mean_squared_error(y_test, lr_pred, squared=False))
print('Decision Tree R2 score: ', r2_score(y_test, dt_pred))
print('Decision Tree RMSE: ', mean_squared_error(y_test, dt_pred, squared=False))
print('Random Forest R2 score: ', r2_score(y_test, rf_pred))
print('Random Forest RMSE: ', mean_squared_error(y_test, rf_pred, squared=False))
# 使用最佳性能模型进行预测
test_data = pd.DataFrame({
'pH': [6.5, 7.0, 7.5],
'organic_matter': [2.5, 3.0, 3.5],
'nitrogen': [50, 75, 100]
})
predicted_yield = rf.predict(test_data)
print('Predicted yield: ', predicted_yield)