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Multi-class classification for Prediction of tree diseases

Prédiction de défauts dans les arbres du parc végétal Grenoblois et préconisations pour les futures plantations

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Abstract

Nous décrivons dans cet article notre réponse au défi EGC 2017. Une analyse exploratoire des données a tout d’abord permis de comprendre les distributions des différentes variables et de détecter de fortes corrélations. Nous avons défini deux variables supplémentaires à partir des variables du jeu de données. Plusieurs algorithmes de classification supervisée ont été expérimentés pour répondre à la tâche numéro 1 du défi. Les performances ont été évaluées par validation croisée. Cela nous a permis de sélectionner les meilleurs classifieurs uni-label et multi-label. Autant sur la tâche uni-label que multi-label, le meilleur classifieur dépasse les références d’environ 2%. Nous avons également exploré la tâche numéro 2 du défi. D’une part, des règles d’association ont été recherchées. D’autre part, le jeu de données a été enrichi avec des connaissances telles que des données climatiques (pluviométrie, température, vent) ou des données taxonomiques dans le domaine de la botanique (famille, ordre, super-ordre). En outre, des données géographiques et cartographiques sont exploitées dans un outil de visualisation d’une partie des données sur les arbres.
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Dates and versions

hal-01611504 , version 1 (19-12-2017)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01611504 , version 1

Cite

Yelen Per, Kevin Dalleau, Malika Smaïl-Tabbone. Prédiction de défauts dans les arbres du parc végétal Grenoblois et préconisations pour les futures plantations. EGC 2017 - Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2017, Grenoble, France. pp.237-248. ⟨hal-01611504⟩
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