# Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
Modifica il sommario

## Parte 1 : Dati

Il dataset 'agricoltura' scaricabile da qui : https://www.kaggle.com/anjali21/agricultural-production-india contiene dati relativi alle produzioni agricole in India . Esso contiene 246.091 records contenenti ciascuno le seguenti variabili :
* State_Name: Nome dello stato indiano
* District_Name: Nome del distretto all'interno dello stato
* Crop_Year: Anno di produzione del raccolto
* Season: stagione della coltivazione
* Crop: Nome della prodotto coltivato
* Area: Area coltivata
* Production: Produzione del raccolto
Caricamento dei dati:

## Parte 2: Esplorazione dati

Si creano 2 datasets relativi alla produzione media di grano e miglio dal 1997 al 2015 e si visualizzano le relative serie storiche:

## Parte 3 : Modellizzazione e previsione

Si utizza una regressione polinomiale di grado 5 per prevedere la produzione di grano negli anni successivi al 2015, ottenendo un R quadro del modello pari all'81,3%
Dopo 2 anni secondo il modello regressivo la produzione di grano si dovrebbe azzerare :
Si utizza una regressione polinomiale di grado 6 per prevedere la produzione di miglio negli anni successivi al 2015, ottenendo un R quadro del modello pari al 90,37%
la produzione di miglio secondo il modello previsionale tenderà negli anni successivi a crescere nel seguente modo con un intervallo di confidenza all'80% :