Nghiên cứu lựa chọn mô hình học máy phù hợp trong xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất cho khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi - Đoàn Viết Long (Trường Đại học Thủy lợi, 2024)
Đối với khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi thường xuyên xảy ra sạt lở đất, nghiên cứu này đã sử dụng 5 thuật toán học máy: Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest và Extreme Gradient Boosting (XGBoost) để xây dựng mô hình dự đoán. Kết quả kiểm định và so sánh các mô hình thông qua các chỉ số thống kê và phương pháp ROC cho thấy mô hình XGBoost có hiệu quả dự đoán tốt nhất (ACC= 0.813, kappa = 0.625, AUC = 0.892). Mô hình này được lựa chọn để xây dựng để tính toán chỉ số nguy cơ và xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất. Kết quả đánh giá mật độ sạt lở đất và kiểm chứng thực tế cho thấy khả năng dự đoán rất tốt của bản đồ này.