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최근 몇 년 동안 농업 분야에서 머신 러닝 방법을 적용하는 것은 큰 성공을 거두었으며 과학적 비료 적용, 수확량 예측 및 경제적 이익 추정 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 토양 정보를 기반으로 한 데이터 마이닝과 이를 기반으로 한 지역별 작물 재배 제안은 작물 성장을 촉진하여 경제적 이익을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 토양 비옥도를 개선하고 지속 가능한 개발을 촉진할 수 있습니다. 이 논문에서는 토양 영양소[질소(N), 인(P), 칼륨(K) 등]의 함량을 기반으로 분석하고 정확한 예측을 제공하는 모델을 구축하고, 여러 머신러닝 분류 알고리즘으로 구현하여 과학적인 재배 계획을 수립하고, 마지막으로 애플리케이션 인터페이스 구현도 달성했습니다.

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