《表2 典型的冲击地压长期预测训练数据集[68]》

  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

《冲击地压预测预警的机器学习方法》

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

作为一种数据驱动的方法，机器学习需要足够的高质量数据来确保模型训练过程中的参数有效更新。冲击地压长期预测任务的训练数据都来自实际发生的冲击地压实例。表2截取了1个典型的冲击地压长期预测任务训练数据集，数据集包含9个训练样本，每个样本含有8个特征和1个数据标签。目前，已知的关于该任务的最大训练数据集来自文献[69]，包含246个训练样本，每个样本含有7个特征和1个标签。尽管机器学习任务的数据需求量是依任务而定，但不足300个的训练数据依然太少，特别是针对特征维度比较高的情况。