Prediction of Tea Production in Rwanda Using Data Mining Techniques

Rwanda's main economic activity is agriculture, and tea the country's most important cash crop. There has been extensive research on prediction of production in Rwanda but methods applied were traditional statistical analyzes with limited capability. Data mining algorithm models, linear regression, K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest Regression, Extremely Randomized Trees are discussed this study to identify critical features different domains facilitate accurate Rwanda. In also, an identification factors which strongly associated developed data models for predicting using training test from National Agricultural Export Development Board (NAEB) 2010-2019 performed PYTHON, R, SPSS Version 25 softwares used study. The findings reveal that extra tree random forest best model among others predict Rwanda.
 
 French title: Prévision de la thé au à l'aide techniques d'exploration données
 La principale activité économique du est l'agriculture, et le culture rente plus importante pays. De nombreuses recherches ont été menées sur prédiction Rwanda, mais plupart des méthodes appliquées étaient analyses statistiques traditionnelles avec une capacité limitée. Les modèles d'algorithmes données, régression linéaire, les arbres extrêmement randomisés sont discutés dans cette étude pour identifier caractéristiques critiques différents domaines afin faciliter précise Dans également, facteurs qui fortement associés données développés prédire en utilisant d'entraînement effectuée logiciels utilisés étude. résultats révèlent que l'arbre supplémentaire forêt aléatoire meilleurs parmi autres