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申请/专利权人：中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司
申请日：2024-01-08
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118036436A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06F30/12;G06F18/243;G06N5/01;G06T17/05
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明提供了一种基于MDI‑XGBOOST模型的三维成矿预测方法与系统，本发明采用MDI‑XGBOOST模型，通过构建随机森林，将已建立的三维地质体体元模型耦合地质岩性、地球物理、地球化学、遥感等属性数据，构建三维数据集作为训练集，训练随机森林模型得到多棵决策树，依次计算得到某棵决策树某个节点分裂时平均下降的基尼不纯度、某棵决策树的平均下降基尼不纯度、整个随机随林的平均下降基尼不纯度，从而计算得到所有数据集特征的重要性估值。通过计算所有样本属性点的重要性评分，来选择所需要的负样本，构建新的数据集供XGBoost模型训练，从而提升模型的精度。
主权项：1.一种基于MDI-XGBOOST模型的三维成矿预测方法，其特征在于，所述方法包括以下操作：构建随机森林，将已建立的三维地质体体元模型耦合属性数据，构建三维数据集作为训练集，训练随机森林模型得到多颗决策树；依次计算得到每颗决策树下每个节点分裂时平均下降的基尼不纯度、每颗决策树的平均下降基尼不纯度以及整个随机森林的平均下降基尼不纯度，进而计算所有数据集特征的重要性评分；根据重要性评分选择所需负样本，构建新数据集供XGBOOST模型训练，进行成矿预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司 一种基于MDI-XGBOOST模型的三维成矿预测方法与系统
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