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图1
数据资源、数据智能与数据要素关系图
图1
数据资源与数据智能专业建设路径
表10 基于不同地形条件的玉米种植户北斗导航拖拉机应用影响因素分析结果
表9 基于不同年龄的玉米种植户北斗导航拖拉机应用影响因素分析结果
表8 基于不同农地经营规模的玉米种植户北斗导航拖拉机应用影响因素分析结果
表7 不同子样本下XGBoost模型对玉米种植户北斗导航拖拉机应用的的预测效果评价 (%)
表6 不同训练集划分方式下机器学习模型对玉米种植户北斗导航拖拉机应用的预测结果
表5 其他机器学习模型对玉米种植户北斗导航拖拉机应用的预测结果
图1
玉米种植户北斗导航拖拉机应用影响因素的Shapley值蜂群图
表4 基于SHAP值方法的特征变量重要性排序
表3 不同机器学习模型对玉米种植户北斗导航拖拉机应用的预测效果评价
表2 玉米种植户北斗导航拖拉机应用影响因素分析的Probit模型回归结果
表1 玉米种植户北斗导航拖拉机应用影响因素分析的变量定义及描述性统计
图6
云南省玉米产量主导驱动因子空间分布图（以绝对SHAP值最大特征表征）
注：
该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2019）3333标准地图制作，底图无修改。
图5
各输入特征SHAP值的蜂群分布及其对玉米产量预测的正负效应
图4
PSO-XGBoost模型各输入特征的平均绝对SHAP值排序
表3 不同验证方案下 PSO-XGBoost 模型对云南省玉米产量预测的精度评价结果
图3
PSO-XGBoost 模型预测结果的统计分布与拟合关系图
a．观测产量与预测产量频数分布 b. 观测产量与预测产量拟合关系
表2 不同机器学习模型在云南省玉米产量预测中的精度对比
图2
云南省2005—2020年主要土壤养分空间分布图
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