【摘 要】
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为了比较不同机器学习方法在灾害敏感性评估中的适用性,将K近邻、朴素贝叶斯和随机森林3种典型机器学习方法运用到灾害敏感性评估中,比较3种方法在预测准确率、混淆矩阵和敏
【机 构】
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环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41671503)
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为了比较不同机器学习方法在灾害敏感性评估中的适用性,将K近邻、朴素贝叶斯和随机森林3种典型机器学习方法运用到灾害敏感性评估中,比较3种方法在预测准确率、混淆矩阵和敏感性图上的异同;并基于深圳市电动自行车出险数据以及孕灾环境数据,运用3种方法评估深圳市电动自行车出险的敏感性,进而绘制敏感性图,探讨3种方法对于不同性质数据的适用条件,为开展灾害敏感性评估工作时选取更为适宜的方法,提供参考建议。
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