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As alterações climáticas tiveram um impacto negativo no desempenho da maioria das culturas na Índia durante as duas décadas anteriores. A previsão antecipada do rendimento das culturas ajudaria os agricultores e os decisores políticos a determinar estratégias adequadas de comercialização, transporte e armazenamento. Este método proposto ajudará os agricultores a determinar o rendimento das culturas antes do cultivo das terras agrícolas, permitindo-lhes tomar decisões informadas. Neste trabalho, identificar primeiro os factores que influenciam a produção da cultura para prever eficazmente o rendimento. Temperatura, humidade do solo, humidade, radiação solar, e valor de pH são todos factores importantes. É necessário recolher e analisar dados sobre estes factores para nosso benefício e existem várias formas ou algoritmos para tal análise de dados na previsão da cultura, e podem prever o rendimento da cultura com a ajuda destes algoritmos. Neste método proposto, gostaríamos de olhar para o problema da perspectiva da Aprendizagem Automática, avaliando vários algoritmos tais como Random Forest, Simple Linear Regression (SLR), e Neural Networks (Redes Neurais) para garantir que se considera o melhor algoritmo e se obtém a maior precisão possível.