Prédiction de défauts dans les arbres du parc végétal Grenoblois et préconisations pour les futures plantations - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Multi-class classification for Prediction of tree diseases

Prédiction de défauts dans les arbres du parc végétal Grenoblois et préconisations pour les futures plantations

Résumé

Nous décrivons dans cet article notre réponse au défi EGC 2017. Une analyse exploratoire des données a tout d’abord permis de comprendre les distributions des différentes variables et de détecter de fortes corrélations. Nous avons défini deux variables supplémentaires à partir des variables du jeu de données. Plusieurs algorithmes de classification supervisée ont été expérimentés pour répondre à la tâche numéro 1 du défi. Les performances ont été évaluées par validation croisée. Cela nous a permis de sélectionner les meilleurs classifieurs uni-label et multi-label. Autant sur la tâche uni-label que multi-label, le meilleur classifieur dépasse les références d’environ 2%. Nous avons également exploré la tâche numéro 2 du défi. D’une part, des règles d’association ont été recherchées. D’autre part, le jeu de données a été enrichi avec des connaissances telles que des données climatiques (pluviométrie, température, vent) ou des données taxonomiques dans le domaine de la botanique (famille, ordre, super-ordre). En outre, des données géographiques et cartographiques sont exploitées dans un outil de visualisation d’une partie des données sur les arbres.
Fichier principal
Vignette du fichier
other_main.pdf (1.07 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01611504 , version 1 (19-12-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01611504 , version 1

Citer

Yelen Per, Kevin Dalleau, Malika Smaïl-Tabbone. Prédiction de défauts dans les arbres du parc végétal Grenoblois et préconisations pour les futures plantations. EGC 2017 - Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2017, Grenoble, France. pp.237-248. ⟨hal-01611504⟩
283 Consultations
489 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More