一種隨機森林與邏輯回歸組合的滑坡預(yù)測方法,具體為:建立滑坡地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測模型的數(shù)據(jù)集;構(gòu)建代價敏感隨機森林模型,引入代價基尼指數(shù),對初始特征變量分配權(quán)重以獲得代價特征變量;組合代價敏感隨機森林模型與邏輯回歸模型,將代價敏感隨機森林算法作為邏輯回歸模型的前置預(yù)處理系統(tǒng),將代價特征變量作為邏輯回歸算法的輸入,計算滑坡預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明在保證整體識別分類準確率的情況下提高不平衡數(shù)據(jù)中少數(shù)類樣本的識別準確率,改善單一模型對非線性滑坡數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果,使滑坡預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度和較強的可解釋性。
聲明:
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