Evaluating Machine Learning Models for Predicting the Toxicity of Pesticides to Bees

本研究针对农药对蜜蜂毒性的数据稀缺问题，使用ApisTox数据集对多种机器学习方法进行评估，发现当前的先进算法在非医学数据集上表现不佳，反映了模型的局限性。我们提出了在农药领域发展针对性的模型和多样化数据集的必要性，以提高预测的准确性和应用性。

本研究评估了多种机器学习方法在农药对蜜蜂毒性数据稀缺问题上的表现，发现现有算法在非医学数据集上效果不佳，强调了开发针对性模型和多样化数据集的必要性。

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