《表3 3种方法的蓄积量估测评价指标》
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《基于逐步回归的XGboost方法的森林蓄积量估测》
采用逐步回归分析得到的特征集作为模型的输入,单位蓄积量作为模型的输出,进行实验。在建模时,从针对Light GBM(Light generalized boosted regression models,LGBM)方法和梯度提升(Gradient boosting)选取LGBM方法、Gradient boosting方法在蓄积量的建模与估测结果上与XGboost方法进行对比,建模结果见表2和图2,估测结果见表3和图3。3种方法建模与估测的30个样本对比见图4。
图表编号 | XD00180785500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.06.01 |
作者 | 黄宇玲、吴达胜、方陆明 |
绘制单位 | 浙江农林大学信息工程学院、浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室、浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室 |
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