Performance of milk quality diagnostics using extra tree classifier techniques with progressive learning

Abstract

Kiểm soát chất lượng của sữa liên quan đến việc sử dụng các biện pháp kiểm soát và phương pháp kiểm tra được thiết lập để đảm bảo tuân thủ đúng các tiêu chuẩn và quy định liên quan đến sữa và các sản phẩm của nó. Thử nghiệm đảm bảo rằng các sản phẩm sữa đáp ứng các yêu cầu về tiêu chuẩn, có thể chấp nhận được về hàm lượng dinh dưỡng và tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn liên quan đến các yếu tố vi sinh, kim loại nặng, dư lượng thuốc trừ sâu, dư lượng thuốc thú y, độc tố,…Do đó, kiểm tra chất lượng ở các giai đoạn khác nhau của chuỗi chế biến sữa, từ các trang trại đến các cơ sở chế biến và người tiêu dùng là rất quan trọng. Phương pháp nghiên cứu này bao gồm thử nghiệm khoa học, được thực hiện bằng cách sử dụng thuật toán phân loại cây thêm với phương pháp phát triển. Phạm vi của nghiên cứu không rộng và bộ dữ liệu được sử dụng là bộ dữ liệu dự đoán chất lượng sữa có nguồn gốc từ Kaggle.com. Mục đích của nghiên cứu là hỗ trợ chẩn đoán chất lượng sữa nhanh chóng và tương đối đáng tin cậy thông qua dữ liệu được cung cấp. Nỗ lực này nhằm mục đích giảm tỷ lệ giao dịch sữa chất lượng thấp, cuối cùng góp phần vào việc quản lý sữa an toàn và chất lượng cao hơn cho người tiêu dùng.