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连续变量因子分级和机器学习模型对滑坡易发性评价精度的影响
目录
一、内容概览................................................3
1.研究背景..............................................4
2.研究意义..............................................5
3.文献综述..............................................6
二、研究方法................................................8
1.数据收集与处理........................................9
1.1数据来源..........................................10
1.2数据预处理........................................11
2.连续变量因子分级方法.................................12
2.1分级标准..........................................13
2.2分级过程..........................................14
3.机器学习模型选择.....................................16
3.1常见机器学习模型简介..............................17
3.2模型选择依据......................................18
4.模型训练与验证.......................................19
4.1训练集、验证集划分.................................20
4.2模型评估指标......................................21
三、实验设计与实施.........................................22
1.实验区域概况.........................................23
2.实验设计与步骤.......................................24
2.1样本选择..........................................25
2.2因子分级..........................................26
2.3机器学习模型训练..................................27
2.4模型评估..........................................29
3.实验过程记录.........................................30
3.1数据采集过程......................................31
3.2模型训练过程......................................32
3.3模型评估结果......................................33
四、结果分析...............................................34
1.不同因子分级方法对滑坡易发性评价的影响...............35
2.不同机器学习模型对滑坡易发性评价的影响...............36
3.综合分析.............................................37
3.1因子分级与机器学习模型的交互作用..................38
3.2最优因子分级方法和机器学习模型的选取..............39
五、结论与建议.............................................40
1.研究结论.............................................41
2.对滑坡易发性评价的建议.............
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