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摘要
区域化探数据可以反映地层的空间分布,利用区域化探数据借助有效的数据挖掘方法,能够提取出其中包含的地质信息,对于覆盖区填图以及矿产勘查有重要意义,其中的关键问题是如何进行数据挖掘。随机森林算法是近年来热门的机器学习方法,本文应用随机森林算法结合非平衡数据集分类方法提出了一种新的化探数据挖掘方法,通过实例研究验证表明该方法准确率高,能够有效地提取出区域化探数据中的地质信息。
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区域化探数据可以反映地层的空间分布,利用区域化探数据借助有效的数据挖掘方法,能够提取出其中包含的地质信息,对于覆盖区填图以及矿产勘查有重要意义,其中的关键问题是如何进行数据挖掘。随机森林算法是近年来热门的机器学习方法,本文应用随机森林算法结合非平衡数据集分类方法提出了一种新的化探数据挖掘方法,通过实例研究验证表明该方法准确率高,能够有效地提取出区域化探数据中的地质信息。
