Intelligent regional subsurface prediction based on limited borehole data and interpretability stacking technique of ensemble learning
This study introduces an intelligent method for regional subsurface prediction using a Stacking ensemble learning approach, which incorporates K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosted Decision Trees (GBDT), and Xgboost as base classifiers, with Logistic Reg...
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Veröffentlicht in: | Bulletin of engineering geology and the environment 2024-07, Vol.83 (7), p.272, Article 272 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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