(untitled) (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2025)
Ushbu tadqiqot ishida o‘simlik kasalliklarini aniqlashda xususiyatlarni tanlash usullarining samaradorligi o‘rganildi. Tomato Disease Detection datasetida turli xususiyatlarni tanlash usullari, jumladan Chi-Square testi, Mutual Information, ANNOVA, Tree-based Importance va LASSO qo‘llanilib, har bir usulning natijalari tahlil qilindi. Tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, filter, wrapper va embedded usullari xususiyatlarni tanlashda muhim rol o‘ynaydi. Ushbu usullarni qo‘llash orqali kasalliklarni aniqlash modellari samaradorligini oshirish mumkin. Kelajakda xususiyatlarni tanlashning kombinatsiyalangan yondashuvlari yordamida yanada yuqori natijalarga erishish imkoniyatlari mavjud. Tadqiqot natijalari o‘simlik kasalliklarini aniqlashda texnologik yondashuvlarni rivojlantirishga xizmat qiladi.