L’attività si propone di sviluppare un modulo di classificazione e regressione per analizzare i dati agricoli raccolti da una fase di sperimentazione in laboratorio o sul campo.

L’obiettivo è costruire modelli predittivi in grado di stimare la mineralizzazione della sostanza organica del suolo e comprendere come le caratteristiche ambientali influenzano tali risultati.

Si è adottato un modello basato su alberi di regressione, addestrato su dati sperimentali reali, per suddividere iterativamente le variabili in intervalli omogenei rispetto alla variabile di interesse.

L’approccio permette di identificare i fattori chiave che influenzano la mineralizzazione e di prevedere con precisione i valori attesi della sostanza organica del suolo.

Questo metodo offre una soluzione interpretabile e pratica, capace di fornire predizioni affidabili basate su dati facilmente reperibili, supportando decisioni mirate in ambito agricolo.