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首页> Ecological informatics: an international journal on ecoinformatics and computational ecology> Machine learning approach to predict susceptible growth regions of Moringa peregrina (Forssk)

Machine learning approach to predict susceptible growth regions of Moringa peregrina (Forssk)

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作者： Moradi, Ehsan [1] ; Abdolshahnejad, Mahsa [2] ; Hassangavyar, Moslem Borji [3] ; Ghoohestani, Ghasem ; da Silva, Alexandre Marco ; Khosravi, Hassan ; Cerda, Artemi
作者单位： Univ Tehran, Dept Reclamat Arid & Mt Reg, Karaj 315853314, Iran [1] Sao Paulo State Univ, UNESP, Inst Sci & Technol Sorocaba, Dept Environm Engn, Sorocaba, SP, Brazil [2] Univ Valencia, Dept Geog, Soil Eros & Degradat Res Grp, Blasco Ibanez 28, Valencia 46010, Spain [3]
关键词 Random forestSupport vector machineMultivariate discriminant analysisClassification and regression treesMoringa peregrinaSDGs
发布时间 2021-07-21
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Ecological informatics: an international journal on ecoinformatics and computational ecology

Ecological informatics

2021年62卷

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