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摘要
对山地地区建立滑坡敏感性模型,从而有效地避免地质灾害带来的风险,对促进地区经济发展和保证人民财产安全具有重要意义。以贵州省毕节市大方县为例,利用Borderline-SMOTE算法解决滑坡数据普遍存在的数据不平衡问题,进而运用CatBoost算法构建山体滑坡模型,最终选取查准率、召回率、F1-score和AUC作为模型评估指标进行对比。实验表明,利用经Borderline-SMOTE算法处理后的滑坡数据集构建的CatBoost模型相比较于传统机器学习模型的预测效果更好,尤其在AUC指标上效果提升显著,同时进一步说明了基于CatBoost算法的滑坡敏感性模型有着良好的分类效果。
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