机器学习在农业病虫害预测中的精准模型构建与应用源代码

机器学习在农业病虫害预测中的应用主要是通过收集大量的气象数据、土壤信息以及作物生长过程中的监测数据，训练出能够识别并预测病虫害发生的模型。这种精准模型通常包括监督学习算法，如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、深度学习（如卷积神经网络CNN用于图像分析，或者循环神经网络RNN处理序列数据），或者是集成方法，比如梯度提升决策树(GBDT)。

源代码构建步骤一般如下：

1. 数据预处理：清洗、整合和标准化输入特征，例如温度、湿度、光照强度等。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = pd.read_csv('agriculture_data.csv')
scaler = StandardScaler()
data[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2']])

2. 特征选择：挑选对预测有影响的关键特征。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression

selector = SelectKBest(f_regression, k=5)
X_new = selector.fit_transform(data.drop(['label'], axis=1), data['label'])

3. 模型训练：选择合适的算法，分割数据集为训练集和测试集，然后训练模型。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, data['label'], test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

4. 模型评估：用测试集验证模型性能，常见的评估指标有准确率、精确率、召回率等。

from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)