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基于Boosting的决策树集成土地评价
被引量：
8
1
作者
薛月菊
胡月明
+1 位作者
杨敬锋
陈强
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期78-81,共4页
传统的土地评价方法易受人为因素的限制,探索更科学合理的土地资源评价方法,对土地利用与规划具有重要意义。由于决策树具有分类精度高、分类器可解释性强的优点,特别是C5.0采用了提高决策树分类精度的Boosting技术,提出利用Boosting技...
传统的土地评价方法易受人为因素的限制,探索更科学合理的土地资源评价方法,对土地利用与规划具有重要意义。由于决策树具有分类精度高、分类器可解释性强的优点,特别是C5.0采用了提高决策树分类精度的Boosting技术,提出利用Boosting技术的决策树集成C5.0进行土地评价的方法。采用C5.0算法对广东省土地资源进行了评价,对不使用Boosting的决策树和使用Boosting决策树集成的评价结果进行了分析和比较。研究结果表明利用决策树进行土地质量评价能够得到较高的评价精度,且Boosting决策树集成的土地评价精度高于不使用Boosting的决策树的精度。
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关键词
土地评价
决策树集成
Boosting技术
评价规则
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职称材料
题名
基于Boosting的决策树集成土地评价
被引量：
8
1
作者
薛月菊
胡月明
杨敬锋
陈强
机构
z华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室
华南农业大学
信息学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期78-81,共4页
基金
广东省自然科学基金项目(04300504,05006623)
广东省科技攻关项目(2005B20701008,2005B10101028,2004B20701006)
+1 种基金
国家科技攻关项目(2002BA516A08)
国家星火计划项目(2006EA780057)
文摘
传统的土地评价方法易受人为因素的限制,探索更科学合理的土地资源评价方法,对土地利用与规划具有重要意义。由于决策树具有分类精度高、分类器可解释性强的优点,特别是C5.0采用了提高决策树分类精度的Boosting技术,提出利用Boosting技术的决策树集成C5.0进行土地评价的方法。采用C5.0算法对广东省土地资源进行了评价,对不使用Boosting的决策树和使用Boosting决策树集成的评价结果进行了分析和比较。研究结果表明利用决策树进行土地质量评价能够得到较高的评价精度,且Boosting决策树集成的土地评价精度高于不使用Boosting的决策树的精度。
关键词
土地评价
决策树集成
Boosting技术
评价规则
Keywords
land evaluation
decision tree ensembles
Boosting techniques
evaluation rules
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
S159.2 [农业科学—土壤学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Boosting的决策树集成土地评价
薛月菊
胡月明
杨敬锋
陈强
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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