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基于CatBoost算法的滑坡敏感性模型——以毕节市大方县为例

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  • 万方数据
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.
Landslide Sensitivity Model Based on CatBoost Algorithm——Taking Dafang County of Bijie City as an Example

邵健、王霄、昌文峰、陈曦、张译

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贵州大学电气工程学院 贵阳 550025

贵州省互联网+协同智能制造重点实验室 贵阳 550025

滑坡灾害 Borderline-SMOTE 非平衡数据集 CatBoost

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2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.06.039

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(6)
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