基于不同特征挖掘方法结合广义提升回归模型估测安徽省土壤pH

编号 zgly0001730136

文献类型 期刊论文

文献题名 基于不同特征挖掘方法结合广义提升回归模型估测安徽省土壤pH

作者 王世航  卢宏亮  赵明松  周玲美 

作者单位 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院  中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室 

母体文献 应用生态学报 

年卷期 2020,31(10)

页码 3509-3517

年份 2020 

分类号 TP3 

关键词 土壤PH  特征挖掘  广义提升回归模型  随机森林  机器学习  安徽省 

文摘内容 为探讨不同特征挖掘方法与广义提升回归模型相结合在数字土壤制图中的应用,本研究首先使用递归特征消除和过滤式两种特征筛选方法对环境协变量进行筛选,再分别使用原始环境协变量、筛选后的最优变量组合作为自变量,建立基于广义提升回归模型和随机森林模型的安徽省土壤pH预测模型并进行制图。结果表明:引入两种特征挖掘方法均可有效提高广义提升回归模型和随机森林模型预测土壤pH的精度,并且可以起到降维的作用;相较于随机森林模型,广义提升回归模型的验证集预测精度略低,在训练集中,广义提升回归模型的精度却远高于随机森林模型,模型解释度高,整体效果较好;随机森林模型的主要参数ntree和mtry对于模型的影响程度较低,而不同参数对于广义提升回归模型的预测精度影响较大,不同参数组合模型精度不同,建模前需要进行调参。空间制图结果表明,安徽省土壤pH呈"南酸北碱"趋势。