Le problème de l'alimentation est une préoccupation majeure commune du monde, et la prévision de la production de blé peut contribuer à promouvoir la solution de ce problème. Cet article analyse la relation entre le rendement du blé et les conditions météorologiques, les précipitations et la zone irriguée, propose un modèle bayésien de l'algorithme de régression XGBoost, et l'applique pour prévoir le rendement du blé dans l'Etat d'Uttar Pradesh, en Inde. Ensuite, la stabilité et la robustesse du modèle XGBoost utilisant les cinq meilleures combinaisons de paramètres du score d'optimisation ont été évaluées par validation croisée, et le meilleur modèle a été utilisé pour prévoir le rendement du blé dans l'Etat d'Uttar Pradesh, en Inde. Enfin, le modèle est comparé à d'autres modèles de prédiction, et les résultats expérimentaux de validation croisée par dix montrent l'efficacité du modèle. En fin de compte, en apprenant à partir des données disponibles et en utilisant les données d'irrigation du blé de 2022 pour prévoir le rendement du blé par acre, nous obtenons une estimation de la production de blé de 17 930 817 t en Uttar Pradesh en 2022, ce qui représente une tendance à la baisse par rapport à la production de blé des années précédentes. L'impact de la chaleur extrême sur la production totale est quelque peu contenu par l'augmentation annuelle de la superficie irriguée en Uttar Pradesh.