【摘 要】
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提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容,但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题,难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此,本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模型与集成学习模型相结合,提出一种农业生产技术效率的评估预测方法,并利用葡萄生产技术效率数据集验证了模型的效果。研究结果显示,Stacking融合模型的准确率和AUC分别达到了94
【基金项目】
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财政部和农业农村部：国家现代农业产业技术体系项目（CARS-29）；
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提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容,但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题,难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此,本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模型与集成学习模型相结合,提出一种农业生产技术效率的评估预测方法,并利用葡萄生产技术效率数据集验证了模型的效果。研究结果显示,Stacking融合模型的准确率和AUC分别达到了94.8%和0.984,均优于其他对比模型,表明基于Stacking集成学习模型具有较高的预测准确性,能够实现更加高效、快速的技术效率评价。
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