《表2 模型指标平均值计算结果》

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《基于三种机器学习算法的山洪灾害风险评价》

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本文采用K折交叉检验（K-Fold cross validation），一般K取10，因为它具有相对低的偏倚和方差。因此本文将3000个洪灾样本点数据分为相等的10份，即T1、T2、T3，…，T10。取Ti作为测试数据集，剩余部分为训练数据集，由此构建第i组测试训练集（Testi，Traini)(i=1，2，…，10）。计算各个模型的Accuracy值、Kappa系数、AUC值的平均值，结果如表2所示。