随着人工智能数据的快速发展，越来越多的人从事相关机器学习的研究，本系统是一款通过整理农业相关数据，通过机器学习，完成产量预测和病虫害预测的项目。具体来看该系统根据地区、农作物种类、温度、湿度等各类数据实现了产量预测和病虫害预测，并通过ECharts实现了农作物价格、总类等可视化界面。主要技术包括有Hadoop的大数据处理能力，机器学习的模型创建和评估，Django的Web开发框架，ECharts的可视化展示，Spark的并行计算能力，以及sklearn的机器学习库。该系统不仅提升了对农业大数据的理解和利用，还提供了新的视角和方法来提高农作物的产量和减少病虫害，为农业政策的制定和调整提供了有力的数据支持。同时，该系统也存在的一些的问题，包括数据量和维度较少，导致产量预测评估的准确度有待提高。
 

系统功能结构图

图5.2系统功能模块图

6.1.4模型保存、加载与预测

                                  图6.6病虫害预测前台界面

# hadoop # 数据挖掘 # 大数据
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