15、机器学习在滑坡预测与水文动态分析中的应用

机器学习在滑坡预测与水文动态分析中的应用

机器学习助力卡纳塔克邦高止山脉地区滑坡预测

在卡纳塔克邦高止山脉地区，滑坡是一个严重威胁当地结构安全和居民生活的自然灾害。为了准确预测滑坡发生的概率，研究人员对四种机器学习算法进行了详细比较，分别是随机森林（Random Forest）、K近邻回归（KNN Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）和决策树（Decision Trees）。

算法性能对比

通过对这些算法的性能评估发现，它们在预测滑坡概率方面都有不错的准确性，但随机森林表现最为出色。与其他模型相比，随机森林在准确率、精确率、召回率和F1分数等指标上提升了25%以上，达到了98%的准确率。逻辑回归的准确率也很高，达到了97%。决策树和K近邻回归也有合理的表现，不过各有优缺点。

算法	准确率
随机森林	98%
逻辑回归	97%
决策树	-
K近邻回归	-

特征选择与模型稳定性

当使用互信息准则进行特征选择时，随机森林模型的稳定性和准确性得到了进一步提升。不过，每种算法