《表4 测度结果误差分析》

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《基于随机森林的耕地利用效率测度模型构建及其应用》

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（2） 优越性检验。为了验证RF的优越性，选择检验集数据构建RF和BPNN模型对耕地利用效率进行测度，并与上文的测度结果进行比较。由表4可知，RF的相关系数R为0.8685，MRPD为2.3533，均大于BPNN。F检验表明，唯有RF通过了5%的显著水平检验，表明RF在耕地利用效率中的评价能力更佳；RF具有最小MMSE0.0174和MMAE0.0211，且与第一次测度值的拟合分布情况最佳。故RF的测度精度更高、稳定性更优。同时，与其他评价方法的平均值相比，RF的平均值更加接近第一次测度值的平均值。因此，RF模型的测度结果泛化误差最小且精确度最高，能够代替BPNN进行耕地利用效率评价，具有代表性。