基于FAO全球农业数据的机器学习作物产量预测:线性回归 随机森林 XGBoost比较研究
International Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR) 2026年第8卷第4期(2026-08-28发表):基于FAO全球农业数据集(覆盖212个国家和地区、10种主要作物、1961-2016年56,717条记录),比较线性回归、随机森林、XGBoost三种机器学习模型。80:20 train-test split,Random Forest取得最佳性能:R²=0.9586、MAE=6724.19 hg/ha、RMSE=13829.60 hg/ha;XGBoost: R²=0.8115;线性回归:R²=0.0608。特征重要性分析识别作物类型(Item Code)为最具影响力预测因子,其次是地理区域和时间因素。[注:本论文使用2016年截止数据,模型泛化能力可能存在边界]