《表2 3种模型混淆矩阵：基于机器学习算法的广西桉树适宜性研究》

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《基于机器学习算法的广西桉树适宜性研究》

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多次训练发现：朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法构建的桉树适宜性评价模型误差变化均较稳定，混淆矩阵（表2）拟合精度为63.18%、69.73%和78.03%，使用测试数据集对模型进行检验，混淆矩阵泛化精度分别为64.33%、67.93%和78.18%。与朴素贝叶斯、支持向量机算法相比，随机森林算法预测精度更高，可作为桉树适宜性评价的模型。