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背景

蓝莓在全球范围内备受欢迎，其独特的风味和丰富的营养价值令消费者为之倾倒。蓝莓生长对适宜气候和土壤的依赖，因此主要分布于北美、欧洲、澳洲等地区。

野生蓝莓养殖目前正处于蓬勃发展的阶段，吸引了越来越多的投资者和农户投身其中。全球对健康食品的需求不断增加，野生蓝莓以其天然的营养价值和丰富的抗氧化物质而备受瞩目。然而，养殖野生蓝莓也面临一系列挑战，包括气候不稳定、疾病威胁和市场价格波动。因此，成功的野生蓝莓养殖需要不断的创新和可持续的农业实践，以满足日益增长的全球市场需求。

蓝莓是多年生开花植物，浆果呈蓝色或紫色。它们被归类于越橘属中的蓝越橘科。越橘还包括小红莓、山桑子、胡越橘和马德拉蓝莓。商业蓝莓–野生（低丛）和栽培（高丛）–均原产于北美洲。高丛品种在 20 世纪 30 年代引入欧洲。

蓝莓通常是匍匐灌木，高度从 10 厘米（4 英寸）到 4 米（13 英尺）不等。在蓝莓的商业生产中，生长在低矮灌木丛中、浆果较小、豌豆大小的品种被称为 “低丛蓝莓”（与 "野生 "同义），而生长在较高、栽培灌木丛中、浆果较大的品种被称为 “高丛蓝莓”。加拿大是低丛蓝莓的主要生产国，而美国生产的高丛蓝莓约占全球供应量的 40%。

数据说明

字段	说明
Clonesize*	蓝莓克隆平均大小,单位：$m^2$
Honeybee	蜜蜂密度（单位：$蜜蜂/m^2/分钟$ ）
Bumbles	大型蜜蜂密度（单位：$大型蜜蜂/m^2/分钟$ ）
Andrena	安德烈纳蜂密度（单位：$安德烈纳蜂/m^2/分钟$ ）
Osmia	钥匙蜂密度（单位：$钥匙蜂/m^2/分钟$ ）
MaxOfUpperTRange	花期内最高温带日平均气温的最高记录,单位：${}^{\circ }C$
MinOfUpperTRange	花期内最高温带日平均气温的最低记录,单位：${}^{\circ }C$
AverageOfUpperTRange	花期内最高温带日平均气温,单位：${}^{\circ }C$
MaxOfLowerTRange	花期内最低温带日平均气温的最高记录,单位：${}^{\circ }C$
MinOfLowerTRange	花期内最低温带日平均气温的最低记录,单位：${}^{\circ }C$
AverageOfLowerTRange	花期内最低温带日平均气温,单位：${}^{\circ }C$
RainingDays	花期内降雨量大于 0 的日数总和,单位：天
AverageRainingDays	花期内降雨日数的平均值,单位：天
fruitset	果实集
fruitmass	果实质量
seeds	种子数

注：
Clonesize 表示每个蓝莓克隆株的平均占地面积大小。
蓝莓克隆(Blueberry clone)指的是蓝莓的克隆体。蓝莓繁殖和种植主要有两种方式:

1. 种子育种。从蓝莓果实中提取种子,播种育苗。这种方式育出来的蓝莓植株遗传特征会有很大变异。
2. 克隆繁殖。选取优良品种蓝莓母株,通过组织培养等焉条繁殖出基因特征高度一致的克隆蓝莓株。这种子植出来的蓝莓园,每个蓝莓株的性状和产量会趋于一致。
   所以蓝莓克隆就指的是通过无性繁殖方式培育出来的蓝莓株。整个蓝莓园被同一个蓝莓品种的克隆株占满。

数据来源

https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s3e14/data

思考

蓝莓克隆大小与基因表达、气候条件、土壤特性等因素有关。气温对蓝莓生长有显著影响，尤其在花芽形成和果实发育阶段。降雨对蓝莓生长的影响主要体现在水分管理上。机器学习预测模型在农业领域能够有效预测作物产量、病虫害发生以及土壤属性等。

蓝莓克隆大小相关分析：可以通过统计分析和数据可视化，探讨蓝莓克隆平均大小（Clonesize）与其他因素之间的关系

1. 基因表达：研究表明，蓝莓VcLon1基因的表达与植株抗旱性有关。该基因在不同组织中的表达量不同，且干旱条件下其转录水平显著提高，可能与植物适应环境压力的能力有关。

2. 气候条件：温度和光照是影响蓝莓生长的关键气象因素。适宜的温度促进根系发展，而充足的日照则有利于光合作用和花芽的形成。

3. 土壤特性：土壤pH值对蓝莓的生长至关重要。土壤pH值过高或过低都会限制蓝莓的生长，因此需通过改良土壤来优化蓝莓的生长条件。

4. 水分管理：适量的降雨有助于蓝莓生长，但过多则可能导致营养过剩和根系疾病。合理的灌溉策略对于维持蓝莓正常生长周期非常重要。

5. 授粉活动：蓝莓的花期授粉活动也会影响果实的产量和质量。蜜蜂等传粉昆虫的活跃度直接影响授粉效率和果实的成熟。

气温与蓝莓生长的关系：可以使用最高温带日平均气温（MaxOfUpperTRange、MinOfUpperTRange、AverageOfUpperTRange）和最低温带日平均气温（MaxOfLowerTRange、MinOfLowerTRange、AverageOfLowerTRange）等气象数据，分析它们与蓝莓果实集（fruitset）、果实质量（fruitmass）以及种子数（seeds）之间的关联

1. 生长发育：在一定范围内，气温升高可以促进蓝莓的生长发育。但是，超过最适温度范围会导致生长受阻。

2. 花芽形成：适宜的温度有利于花芽的形成，而不恰当的低温可能会造成来年减产。

3. 果实发育：较高的温度可以加速果实的发育，使果实更大，成熟期提前。

4. 种子发育：变温处理可以提高种子的萌芽率，说明温度波动对蓝莓种子的萌发有积极影响。

5. 光合作用：温度对蓝莓叶片的光合作用有显著影响，适宜的温度可以增加CO2吸收率，提高光合效率。

降雨对蓝莓生长的影响：使用降雨数据（RainingDays、AverageRainingDays），可以研究降雨对蓝莓的生长和生产是否有影响

1. 水分需求：蓝莓对水分的需求较为严格，过多的降雨会导致营养过剩和果实品质下降。

2. 涝害问题：蓝莓不耐涝，持续降雨可能引起根部病害，影响植株健康。

3. 灌溉管理：科学的灌溉管理是保证蓝莓良好生长的关键，应根据降雨量和土壤湿度适时调整灌溉计划。

4. 果实品质：适度降雨有利于提升蓝莓果实的水溶性总糖含量，改善口感；而过量降雨则会稀释果实中的糖分，降低甜度。

5. 枝叶生长：雨水过多时，蓝莓表现出枝叶徒长，这可能会影响光合作用的效率和能量分配。

机器学习预测模型在农业领域的应用：预测蓝莓克隆大小、果实集、果实质量或种子数等目标变量

1. 土壤分析优化：利用机器学习模型分析土壤数据，预测土壤质量并提供改进建议，以实现精准施肥和灌溉。

2. 病虫害监测防控：结合图像识别技术和预测模型，监测并预测农田中可能发生的病虫害，制定防控方案。

3. 收割智能化：应用物体识别技术识别成熟粮食，引入自动化收割装置完成收割，提高效率和减少损失。

4. 产量预测模型：通过分析历史数据，建立预测模型预估当前农田的产量，为仓储管理和销售策略提供依据。

5. 数据整合决策支持：将不同来源的数据整合，构建全面的信息网络，为农民提供实时的决策支持。

附录

• 数据预处理
• 相关性分析
• 聚类分析
• 回归模型
• 随机森林

数据预处理

导入包以及数据读取

# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import silhouette_score
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import scipy.stats as stats
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
# 读取数据
train_data = pd.read_csv("train.csv")
test_data = pd.read_csv("test.csv")

数据预览

查看数据维度

print('训练集纬度：')
print(train_data.shape)
print('-'*50)
print('测试集纬度:')
print(test_data.shape)

查看数据信息

print('训练集信息：')
print(train_data.info())
print('-'*50)
print('测试集信息:')
print(test_data.info())

查看各列缺失值

print('训练集信息缺失情况：')
print(train_data.isna().sum())
print('-'*50)
print('测试集信息缺失情况:')
print(test_data.isna().sum())

查看重复值

print('训练集信息重复情况：')
print(train_data.duplicated().sum())
print('-'*50)
print('测试集信息重复情况:')
print(test_data.duplicated().sum())

数据处理

# 删除ID列
train_data.drop(['id'],axis=1,inplace=True)
test_data.drop(['id'],axis=1,inplace=True)

相关性分析

# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = train_data.corr()
# 绘制热图来可视化相关性
plt.figure(figsize=(20,15))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='Blues', fmt=".2f")
plt.title("Correlation Matrix of Variables")
plt.show()

聚类分析

数据处理

# 选择所有变量进行聚类
x_cluster = train_data.copy()
# 对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
x_scaled = scaler.fit_transform(x_cluster)

确定聚类数

# 使用肘部法则来确定最佳聚类数
inertia = []
silhouette_scores = []
k_range = range(2, 11)
for k in k_range:kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=10).fit(x_scaled)inertia.append(kmeans.inertia_)silhouette_scores.append(silhouette_score(x_scaled, kmeans.labels_))

plt.figure(figsize=(15,5))plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(k_range, inertia, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.title('Elbow Method For Optimal k')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(k_range, silhouette_scores, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.title('Silhouette Score For Each k')plt.tight_layout()
plt.show()

建立k均值聚类模型

# 执行K-均值聚类，选择4个聚类
kmeans_final = KMeans(n_clusters=4, random_state=15)
kmeans_final.fit(x_scaled)
# 获取聚类标签
cluster_labels = kmeans_final.labels_
# 将聚类标签添加到原始数据中以进行分析
train_data_clustered = train_data.copy()
train_data_clustered['Cluster'] = cluster_labels
# 查看每个聚类的统计数据
cluster_summary = train_data_clustered.groupby('Cluster').mean()
cluster_summary

多元线性回归模型

检测多重共线性

x = train_data.drop(['yield'], axis=1)  # 使用除了产量以外的所有列作为特征
x = sm.add_constant(x)
# 计算每个特征的VIF值
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["feature"] = x.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(x.values, i) for i in range(x.shape[1])]
vif_data

主成分分析

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
x_scaled = scaler.fit_transform(x.drop('const', axis=1))  # 去除常数项
# 执行PCA
pca = PCA()
x_pca = pca.fit_transform(x_scaled)
# 计算主成分的方差贡献率
explained_variance = pca.explained_variance_ratio_
print('方差贡献率:')
print(explained_variance)

# 计算累积方差贡献率
cumulative_variance = np.cumsum(explained_variance)
# 确定累积方差贡献率达到95%的主成分数量
n_components = np.where(cumulative_variance >= 0.95)[0][0] + 1
print(f'前{n_components}个特征已经达到了95%的累计方差贡献率。')

建立多元线性回归模型

# 使用前7个主成分作为特征集
x_pca_reduced = x_pca[:, :n_components]
# 由于PCA是无监督的，我们需要重新获取目标变量'y'
y = train_data['yield']
# 分割数据集
x_train_pca, x_test_pca, y_train, y_test = train_test_split(x_pca_reduced, y, test_size=0.3, random_state=15) # 37分

# 创建多元线性回归模型
regression_model = LinearRegression()
# 拟合训练数据
regression_model.fit(x_train_pca, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = regression_model.predict(x_test_pca)
# 计算模型性能指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")
print(f"R-squared (R2): {r2}")

残差项检验

# 计算残差
residuals = y_test - y_pred# 绘制残差序列图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(residuals, marker='o', linestyle='')
plt.title("Residuals Time Series Plot")
plt.xlabel("Observation")
plt.ylabel("Residuals")
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='-')
plt.show()

# 绘制残差的直方图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.hist(residuals, bins=30, edgecolor='black')
plt.title("Histogram of Residuals")
plt.xlabel("Residuals")
plt.ylabel("Frequency")# 绘制残差的Q-Q图
plt.subplot(1, 2, 2)
stats.probplot(residuals, dist="norm", plot=plt)
plt.title("Normal Q-Q Plot of Residuals")plt.tight_layout()
plt.show()

# 绘制残差与预测值的散点图以检查同方差性
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(y_pred, residuals, alpha=0.5)
plt.title("Residuals vs Predicted Values")
plt.xlabel("Predicted Values")
plt.ylabel("Residuals")
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='-')
plt.show()

模型预测

# 使用与训练模型时相同数量的主成分进行预测
x_test_scaled = scaler.transform(test_data)
x_test_pca = pca.transform(x_test_scaled)
x_test_pca_reduced = x_test_pca[:, :n_components]
# 使用模型进行预测
test_predictions = regression_model.predict(x_test_pca_reduced)
test_data_with_predictions = test_data.copy()
test_data_with_predictions['predicted_yield'] = test_predictions
test_data_with_predictions.head()

随机森林

建立模型

# 划分数据
x = train_data.drop('yield', axis=1)
y = train_data['yield']
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=10, stratify=y) #37分

# 模型建立
rf_clf = RandomForestRegressor(random_state=15)
rf_clf.fit(x_train, y_train)

y_pred = rf_clf.predict(x_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")
print(f"R-squared (R2): {r2}")

参数优化

# 定义随机搜索的参数范围
param_dist = {'n_estimators': [100, 200, 300, 400, 500],'max_depth': [10, 20, 30, 40, 50, None],'min_samples_split': [2, 5, 10],'min_samples_leaf': [1, 2, 4],'max_features': ['auto', 'sqrt']
}# 创建随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(random_state=15)# 设置随机搜索
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=rf, param_distributions=param_dist, n_iter=10, cv=5, verbose=2, random_state=17, n_jobs=-1)# 执行随机搜索
random_search.fit(x_train, y_train)

随机搜索比网格搜索快，所以这里使用随机搜索。

# 最佳参数和评分
best_params = random_search.best_params_
print("最佳参数:", best_params)

# 使用最佳参数创建随机森林模型
best_rf_model = RandomForestRegressor(**best_params,random_state=15)
best_rf_model.fit(x_train, y_train)
y_pred = best_rf_model.predict(x_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")
print(f"R-squared (R2): {r2}")

# 获取特征重要性
feature_importances = best_rf_model.feature_importances_
# 创建特征重要性的DataFrame
features = x_train.columns
importances_df = pd.DataFrame({'Feature': features, 'Importance': feature_importances})
# 按重要性排序
importances_df.sort_values(by='Importance', ascending=False, inplace=True)
importances_df

模型预测

# 使用训练好的模型对测试数据进行预测
test_predictions_rf = best_rf_model.predict(test_data)
rf_test_data_with_predictions = test_data.copy()
rf_test_data_with_predictions['predicted_yield'] = test_predictions_rf
rf_test_data_with_predictions.head()