利用区域化探数据推断地质体空间分布

• 作者: 徐剑波 陈军林
• 来源期刊: 地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 化探 数据挖掘 随机森林 分类 非平衡数据
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 地球化学
• 页码范围: 1214-1222
• 页数: 9页
• 分类号: P596
• 字数: 6508字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12134/j.dzykt.2019.05.009

摘要

区域化探数据可以反映地层的空间分布,利用区域化探数据借助有效的数据挖掘方法,能够提取出其中包含的地质信息,对于覆盖区填图以及矿产勘查有重要意义,其中的关键问题是如何进行数据挖掘.随机森林算法是近年来热门的机器学习方法,本文应用随机森林算法结合非平衡数据集分类方法提出了一种新的化探数据挖掘方法,通过实例研究验证表明该方法准确率高,能够有效地提取出区域化探数据中的地质信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐剑波		1	1	1.0	1.0