基于XGBoost的耕地土壤环境类别预测模型研究
作者机构：三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 十堰市农业生态环境保护站湖北十堰442000 宜昌市农业生态与资源保护站湖北宜昌443002
出 版 物：《电脑编程技巧与维护》 (Computer Programming Skills & Maintenance)
年 卷 期：2024年第5期
页 面：133-135页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 090301[农学-土壤学]
摘 要：利用XGBoost算法,构建了预测耕地土壤环境类别的高效模型。该模型在宜昌市3 186条土壤环境评估数据上进行测试,总体预测准确率达到97%,召回率和F1得分均高于85%。进一步分析发现,样本量、经度、降水量、坡度等特征对环境类别分类有重要影响。该模型成功应用于宜昌市土壤环境评估中,为农业生产决策和土壤保护提供了重要支撑。
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