基于机器学习的农业害虫识别与分类

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摘要 对害虫数据集采用基础分类器和集成分类器等机器学习算法，并通过多数投票策略评价分类结果的性能。采用朴素贝叶斯（NB）、支持向量机（SVM）、K邻近（KNN）和多层感知器（MLP）作为基础分类器。采用随机森林（RF）、装袋法（Bagging）和XGBoost等集成分类器进行交叉验证试验，实现了准确率更高的害虫分类和识别。（剩余5082字）

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