G-Soja - Website With Prediction on Soybean Classification Using Machine Learning

Abstract

This study is dedicated to the development of a methodology based on supervised machine learning for soybean classification and justified as technological innovation to predict whether soybean classification is in the standard or non-standard established by normative instruction No. 11/2007 of the Ministry of Agriculture, Livestock, and Food Supply (MAPA). This study aimed to develop a website using supervised machine learning to classify soybeans, providing an assertive decision-making process in realtime. A technological tool was created to assist the farmer and the storage unit in the classification of soybeans, considering the perceived reality and potential instruments consistent with the reality of the area. Therefore, a website in Python language was created using the Pandas, Pandas Profiling, Seaborn, Matplotlib, NumPy, Scikit-learn, PyCaret, and Streamlit libraries. In the end, the system could predict whether the soybean is in the standard or non-standard established by the soybean classification normative. In this sense, the results showed the robustness and precision of the proposed new methodology.

Estudo dos Agronegócios 4.0 – Tecnologias, desafios e benefícios nos Agronegócios

“…O modelo de Árvores Aleatórias apresentou a melhor concordância entre os dados observados e preditos na fase de treinamento e teste, mostrando uma ferramenta promissora de baixo custo, que pode ser utilizada para predizer a perda de matéria de grãos de soja armazenada. Por fim, Oliveira et al, (2022) propuseram uma metodologia baseada em aprendizado de máquina, supervisionado para a classificação de soja, proporcionando uma tomada de decisão assertiva e em tempo real. Foi desenvolvido um site web para a classificação de soja, com base em técnicas de computação inteligentes, com resultados eficientes, confiáveis, robustos e precisos para realização da classificação dos grãos de soja.…”