《表3 十折交叉验证的准确性》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于GIS与随机森林的巫山县滑坡易发性区划》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由Breiman[25]和Cutler等人[26]提出的RF模型，是含有多个决策树的分类器。使用该模型时会自动生成许多决策树，由交叉验证法进行模型样本的选取。十折交叉验证（10-fold cross-validation）是将全体数据集随机平均划分为10个不相交的子集，每次用一个子集进行检验，其余的子集用于模型训练[13]。表3为RF模型十折交叉验证的准确性结果。可以看到，RF模型测试样本平均精度为0.996。其中，样本1(1.000）测试集精度相对更高，选取此样本构建模型，进行全域滑坡易发性仿真模拟。