《表4 ZG110随机森林模型测试集计算结果》

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《基于集成学习的阶跃型滑坡阶跃点判别分析》

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在Matlab2014b平台编写随机森林算法，随机森林中决策树的初始参数设置为1 000棵，属性值设为1，即每次只采用一个属性对滑坡变形阶段进行判定。将训练集60个数据输入随机森林模型，然后利用测试集19个数据对模型进行检验。模型训练集和测试集运行结果见表3和表4。表3表明训练集45个稳定变形和15急剧变形点全部预测成功；表4表明测试集18个稳定变形点有2个预测失败，1个急剧变形点预测成功，测试集整体预测准确率达89.5%。综合测试集和训练集预测结果，得到模型整体预测结果（表5）。表5表明63个稳定变形点中，61个稳定变形点被预测成功，2个稳定变形点被预测成急剧变形点。16个急剧变形点全部预测成功，预测正确率达100%，模型总体预测正确率达97.5%。表明随机森林对滑坡变形阶跃点判定具有较好的适用性。