Applicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
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Parte 1 : Dati
[modifica | modifica sorgente]Il dataset 'agricoltura' scaricabile da qui : https://www.kaggle.com/anjali21/agricultural-production-india contiene dati relativi alle produzioni agricole in India . Esso contiene 246.091 records contenenti ciascuno le seguenti variabili :
- State_Name: Nome dello stato indiano
- District_Name: Nome del distretto all'interno dello stato
- Crop_Year: Anno di produzione del raccolto
- Season: stagione della coltivazione
- Crop: Nome della prodotto coltivato
- Area: Area coltivata
- Production: Produzione del raccolto
Caricamento dei dati:
agricoltura <- read.csv("apy.csv")
agricoltura$Production <- as.numeric(agricoltura$Production)
Parte 2: Esplorazione dati
[modifica | modifica sorgente]Si creano 2 datasets relativi alla produzione media di grano e miglio dal 1997 al 2015 e si visualizzano le relative serie storiche:
df1<-agricoltura %>%
filter(Crop=="Wheat") %>%
group_by(Crop_Year) %>%
summarise(Area= mean(Area),Production=mean(Production))
df2<-agricoltura %>%
filter(Crop=="Small millets") %>%
group_by(Crop_Year) %>%
summarise(Area= mean(Area),Production=mean(Production))
df1 %>%
ggplot(aes(x=Crop_Year,y=Production, group=1))+
geom_line(color="red")+
geom_text(aes(label=round(Production)), vjust=0, size=2)+
scale_x_continuous(breaks=df1$Crop_Year)+
theme(axis.text.x = element_text(angle=45,hjust=1))+
xlab("Anni")+
ggtitle("Serie storica del grano in India", subtitle = "dal 1997 al 2015")
df2 %>%
ggplot(aes(x=Crop_Year,y=Production, group=1))+
geom_line(color="red")+
geom_text(aes(label=round(Production)), vjust=0, size=2)+
scale_x_continuous(breaks=df1$Crop_Year)+
theme(axis.text.x = element_text(angle=45,hjust=1))+
xlab("Anni")+
ggtitle("Serie storica del miglio in India", subtitle = "dal 1997 al 2015")
Parte 3 : Modellizzazione e previsione
[modifica | modifica sorgente]Si utizza una regressione polinomiale di grado 5 per prevedere la produzione di grano negli anni successivi al 2015, ottenendo un R quadro del modello pari all'81,3%
n<-nrow(df1)
q <- 1:n
df <- data.frame(production=df1$Production,x=poly(q,5, raw=TRUE))
model <- lm(production ~ .,df)
summary(model)
Call: lm(formula = production ~ ., data = df)
Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -983.8 -418.0 71.3 357.0 1103.3
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.714e+04 1.559e+03 17.415 2.16e-10 ***
x.1 -2.101e+03 1.428e+03 -1.471 0.16500
x.2 8.809e+02 4.152e+02 2.122 0.05365 .
x.3 -1.397e+02 5.110e+01 -2.735 0.01702 *
x.4 9.232e+00 2.787e+00 3.312 0.00561 **
x.5 -2.137e-01 5.551e-02 -3.851 0.00200 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 662.9 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8649, Adjusted R-squared: 0.813
F-statistic: 16.65 on 5 and 13 DF, p-value: 2.999e-05
Dopo 2 anni secondo il modello regressivo la produzione di grano si dovrebbe azzerare :
df_pred <-data.frame(x=poly(20:21,5, raw=TRUE))
predict.lm (model,newdata=df_pred, interval="confidence", level=0.80)
fit lwr upr 1 12645.2107 10540.908 14749.513 2 -204.5818 -4776.246 4367.082
plot(1:n,df1$Production, main = "Serie storica del grano con polinomio di 5° grado", col="blue", type="l" , xlab = "Anni",ylab = "Produzione")
points(1:n,predict(model,df), col="red",type="b", lty=2)
legend(1,23000,legend = c("serie storica","previsione"),col = c("blue","red"), lty = 1:2, cex = 0.8)
Si utizza una regressione polinomiale di grado 6 per prevedere la produzione di miglio negli anni successivi al 2015, ottenendo un R quadro del modello pari al 90,37%
n<-nrow(df2)
q <- 1:n
df <- data.frame(production=df2$Production,x=poly(q,6, raw=TRUE))
model <- lm(production ~ .,df)
summary(model)
Call:
lm(formula = production ~ ., data = df)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3022.94 -525.28 -8.86 991.11 2183.66
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 3.202e+04 5.175e+03 6.188 4.67e-05 ***
x.1 -1.380e+04 6.181e+03 -2.233 0.045393 *
x.2 6.588e+03 2.442e+03 2.698 0.019375 *
x.3 -1.364e+03 4.354e+02 -3.133 0.008643 **
x.4 1.372e+02 3.861e+01 3.553 0.003974 **
x.5 -6.563e+00 1.660e+00 -3.952 0.001919 **
x.6 1.196e-01 2.760e-02 4.333 0.000974 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1491 on 12 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9358, Adjusted R-squared: 0.9037
F-statistic: 29.14 on 6 and 12 DF, p-value: 1.754e-06
la produzione di miglio secondo il modello previsionale tenderà negli anni successivi a crescere nel seguente modo con un intervallo di confidenza all'80% :
df_pred <-data.frame(x=poly(20:30,6, raw=TRUE))
predict.lm (model,newdata=df_pred, interval="confidence", level=0.80)
fit lwr upr 1 77545.92 70527.07 84564.77 2 143944.02 124892.30 162995.75 3 260084.67 218097.79 302071.55 4 449274.05 367753.40 530794.69 5 741632.36 596404.25 886860.47 6 1175243.26 932368.21 1418118.32 7 1797389.41 1410612.72 2184166.10 8 2665874.07 2073687.17 3258060.98 9 3850428.88 2972713.36 4728144.41 10 5434207.62 4168434.96 6699980.29 11 7515366.14 5732325.90 9298406.38
plot(1:n,df2$Production, main = "Serie storica del miglio in India", col="blue", type="l" , xlab = "Anni",ylab = "Produzione")
points(1:n,predict(model,df), col="red",type="b", lty=2)
legend(1,35000,legend = c("serie storica","previsione"),col = c("blue","red"), lty = 1:2, cex = 0.8)
