多數(shù)據(jù)模型在黃河灌溉地區(qū)干旱監(jiān)測中的應(yīng)用

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摘 要：集成學(xué)習(xí)是在多數(shù)據(jù)模型綜合利用的基礎(chǔ)上提高模型泛化能力的有效方式，本文在黃河灌溉地區(qū)干旱監(jiān)測的課題框架下討論了堆疊集成方法的利用，從而優(yōu)化參數(shù)設(shè)置。本文通過手機(jī)黃河灌區(qū)氣候數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)，利用人工標(biāo)注方式增加干旱標(biāo)簽，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行模型訓(xùn)練。通過構(gòu)建基于隨機(jī)森林的堆疊集成模型，調(diào)整了決策樹數(shù)量、候選特征數(shù)量和自變量數(shù)量，并評估了模型在不同配置下的RMSE水平。（剩余5477字）