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dc.contributor.author
Suarez, Franco Marcelo
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dc.contributor.author
Bruno, Cecilia Ines
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dc.contributor.author
Giannini Kurina, Franca
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dc.contributor.author
Giménez Pecci, M. Paz
dc.contributor.author
Rodríguez-Pardina, Patricia Elsa
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dc.contributor.author
Balzarini, Monica Graciela
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dc.date.available
2024-02-09T13:54:45Z
dc.date.issued
2023-11
dc.identifier.citation
Suarez, Franco Marcelo; Bruno, Cecilia Ines; Giannini Kurina, Franca; Giménez Pecci, M. Paz; Rodríguez-Pardina, Patricia Elsa; et al.; Marriage between variable selection and prediction methods to model plant disease risk; Elsevier Science; European Journal of Agronomy; 151; 126995; 11-2023; 1-12
dc.identifier.issn
1161-0301
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/226616
dc.description.abstract
Predicting the risk of a disease in a pathosystem based on a set of climatic variables usually requires handling a high number of input variables, many of which are often irrelevant and/or redundant. Building linear predictive models entails not only dimensionality issues but also the negative impact of multicollinearity. Several feature selection methods have proved to be efficient in both linear and non-linear models, regardless of those issues. However, in a machine learning (ML) context, it is necessary to evaluate these feature selection methods embedded into the model fitting algorithm to obtain the greatest accuracy. The aim of this work was to assess different combinations of variable selection methods with linear and non-linear predictors to fit climate-based models that predict the occurrence of a disease in a pathosystem. Four selection methods were compared: stepwise, which is frequently used in linear models, combined with VIF and p-value statistical criteria (Step+VIF+Pv), and other methods commonly used in ML: filter (F), genetic algorithm (GA), and Boruta (B). The disease risk predictors were constructed with a logistic linear regression model (LR) and the random forest (RF) algorithm, using all the available variables and the subgroups of variables selected by each feature selection method. Data from three pathosystems were processed: two involving Begomovirus –one in common bean (Phaseolus vulgaris L) and the other in soybean (Glycine max)– and the third one involving Mal de Rio Cuarto virus in maize (Zea mays L.). The data sets differed in sample size and number of variables. The accuracy of RF prediction did not vary among feature selection methods. Step+VIF+Pv was used to reduce the model outperformed the other feature selection methods in fitting LR. Our proposal suggests that the appropriate pairing of variable selection and prediction models would improve the modeling of plant disease risk.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
FEATURE SELECTION
dc.subject
LOGISTIC REGRESSION
dc.subject
MULTICOLLINEARITY
dc.subject
PATHOSYSTEMS
dc.subject
PREDICTION MODELS
dc.subject
RANDOM FOREST
dc.subject.classification
Otras Ciencias Agrícolas
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dc.subject.classification
Otras Ciencias Agrícolas
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dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS
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dc.title
Marriage between variable selection and prediction methods to model plant disease risk
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2024-02-09T11:04:09Z
dc.journal.volume
151
dc.journal.number
126995
dc.journal.pagination
1-12
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Suarez, Franco Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bruno, Cecilia Ines. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Giannini Kurina, Franca. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; Argentina. University Aarhus; Dinamarca
dc.description.fil
Fil: Giménez Pecci, M. Paz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rodríguez-Pardina, Patricia Elsa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina
dc.description.fil
Fil: Balzarini, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; Argentina
dc.journal.title
European Journal of Agronomy
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1161030123002630
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.eja.2023.126995
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