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基于集成学习的农业生产技术效率评价方法 被引量:6
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作者 冯建英 苏允汇 +2 位作者 龚劭齐 王智 穆维松 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期148-155,共8页
提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容,但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题,难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此,本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模... 提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容,但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题,难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此,本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模型与集成学习模型相结合,提出一种农业生产技术效率的评估预测方法,并利用葡萄生产技术效率数据集验证了模型的效果。研究结果显示,Stacking融合模型的准确率和AUC分别达到了94.8%和0.984,均优于其他对比模型,表明基于Stacking集成学习模型具有较高的预测准确性,能够实现更加高效、快速的技术效率评价。 展开更多
关键词 农业生产 技术效率 效率层级分析 数据包络分析 多模型融合 Stacking集成学习
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