《表3 支持向量机模型评价滑坡易发性等级的频率比值表》

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《几种聚类优化的机器学习方法在灵台县滑坡易发性评价中的应用》

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训练与测试集的选取与逻辑回归模型相同，利用python的机器学习算法库sklearn调用支持向量机分类器，使用高斯核。利用交叉验证，调节惩罚系数C为10，高斯核的系数γ为0.86。滑坡易发性频率比值如表3、图5所示。