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
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 h...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Đoàn Viết Long |
---|---|
Đồng tác giả: | Nguyễn Chí Công |
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | Vietnamese |
Thông tin xuất bản: |
Trường Đại học Thủy lợi
2024
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/13529 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest
Thông tin tác giả:: Nguy ễn Hà, Nam
Thông tin xuất bản: (2018) -
Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest
Thông tin tác giả:: Nguy ễn Hà, Nam
Thông tin xuất bản: (2018) -
Tối ưu hóa KPCA bằng GA để chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng hiệu quả phân lớp của thuật toán Random Forest
Thông tin tác giả:: Nguy ễn Hà, Nam
Thông tin xuất bản: (2015) -
Using machine learning prediction models for quality control a case study from the automotive industry
Thông tin tác giả:: Mohamed Kais, Msakni, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023) -
Giải pháp hoàn thiện quản trị logistics tại công ty cổ phần Phùng Hưng / Nguyễn Trung Hiếu; Người hướng dẫn: Nguyễn Thị Vân Hà
Thông tin tác giả:: Nguyễn Trung Hiếu, và những người khác