基于机器学习的高层建筑火灾风险评估

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将机器学习与火灾风险评估相结合,建立定量化高层建筑火灾风险评估模型。总结现有评估方法,并对机器学习及涉及到的学习算法进行介绍,然后建立评价模型。评价模型采用One-Hot、Word2vec和LDA进行数据预处理,应用高斯贝叶斯分类器、k近邻、随机森林、AdaBoost进行建模训练和预测,并提出采用错误率和代价敏感错误率进行模型精度评价。
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