《表1 元胞数混淆矩阵：基于机器学习算法的土地类型迁移预测分析——以哈尔滨市香坊区为例》

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《基于机器学习算法的土地类型迁移预测分析——以哈尔滨市香坊区为例》

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注释:耕地-FA；林地-F；草地-G；城市-C；农村居民点-R；其他建设用地-O；未利用地-U

为验证模拟结果，本文使用两种方式测量了模型的拟合优度。首先，利用2015年预测结果和实际观测结果生成土地分类的混淆矩阵，包括元胞数和百分比（见表1，表2），比较了每个单元格上这两个地图之间的所有土地利用以量化位置误差。其次，本文通过GIS将预测数据还原为预测分类图像（见图3 （a），图3（b）） ，与实际分类图像对比，在空间上说明了所有模拟错误的规模和位置，更加直观地展现模型的预测准确性和拟合优度。