基于Stacking算法的5種樹(shù)種適生區(qū)研究
【學(xué)位單位】:浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類(lèi)】:S712
【部分圖文】:
9圖 2.1 技術(shù)路線Figure 2.1 Technical route 研究方法.1 模型集成Thuiller 等[9]認(rèn)為,每種模型各有優(yōu)勢(shì)和局限,且模型隨輸入數(shù)據(jù)的變不穩(wěn)定,對(duì)同一物種的預(yù)測(cè)的精度差異可能會(huì)非常大,因此若通過(guò)建,將多個(gè)模型的結(jié)果整合,產(chǎn)生一個(gè)組合模型,將能提高預(yù)測(cè)結(jié)果的來(lái)說(shuō),一個(gè)集成模型的構(gòu)建分為兩步,即基學(xué)習(xí)器的生成和集成,在時(shí),基學(xué)習(xí)器的生成非常重要,能夠產(chǎn)生泛化能力強(qiáng)且差異大的基學(xué)素[69]。周志華[70]曾提出,單一模型之間較低的相關(guān)性可以提高模型的,因此模型結(jié)果的差異性越高,最終集成模型的效果也會(huì)越好。預(yù)測(cè)
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