在农业软件中，产量预测是最容易做出的承诺，却也是最难验证的。一个数字出现；收成到了；却没人回头去核对两者是否一致。
Digital Cultivation 根据作物种植方案以及植物实际经历的生长条件来预测产量——随后，在收获数据录入后，将实际重量反馈到模型中。这意味着该平台能够针对每种作物了解其预测的准确程度，并向您展示这一结果。
您不仅能获得预测结果，还能看到如实报告的误差范围。如果模型在香菜方面的预测不够准确，您会从我们这里得知这一情况，而不是等到订单出错才发现。
问题
人们居然会问这种问题。
需要掌握多少历史知识，才能让历史变得有用？
该预测模型从第一天的配方开始生效。随着收成数据的反馈，预测准确率会不断提升，这也正是为何显示准确率数据而非将其隐藏——您可以亲眼见证它何时赢得了您的信任。
这里所说的“模型准确率”究竟是什么意思？
按作物分类，将预测产量与实际收获重量的对比结果，以均值误差和偏移量的形式呈现——这样您不仅能看到预测的偏差程度，还能判断其是否始终偏向乐观。
它会使用我们的视觉数据吗？
在启用了“作物健康”功能的情况下，冠层测量能为模型提供有关作物生长状况的真实信号，而不再仅依赖于已过去的天数。