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Auteur A.A. Mogodan |
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D.S. Cristea ; S. Rosenberg ; A. Pustianu Mocanu ; I.A. Simionov ; A.A. Mogodan ; S.M. Petrea ; L.M. Moga |This research provides an analytical and predictive framework, based on state-of-the-art machine-learning (ML) algorithms (random forest (RF) and generalized additive models (GAM)), that can be used to assess and improve the Common Agricultural [...]