【摘 要】
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基于机器学习预测干旱区(如新疆)土壤盐分的研究目前较少涉及且敏感变量的筛选还需深入探讨。该研究比较5种机器学习算法(套索算法,The Least Absolute Shrinkage and Select
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆大学绿洲生态教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目(U1603241);国家自然科学基金(41661046);自治区科技支疆项目(201591101);新疆大学博士启动基金(BS150248);新疆维吾尔自治区重点实验室专项基金(2014KL005);国家自然科学基金(新疆联合基金本地优秀青年人才培养专项(U1503302))
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基于机器学习预测干旱区(如新疆)土壤盐分的研究目前较少涉及且敏感变量的筛选还需深入探讨。该研究比较5种机器学习算法(套索算法,The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator-LASSO;多元自适应回归样条函数,Multiple Adaptive Regression Splines-MARS;分类与回归树,Classification and Regression Trees-CART;随机森林,Random Forest-RF;随机梯度增进算法,S
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