摘要
本文针对金属成矿预测问题,利用地质大数据分析与机器学习技术进行了系统研究。采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等机器学习算法,构建并优化成矿预测模型。研究过程包括数据预处理、特征选择、模型训练和交叉验证等步骤。结果显示,本文构建模型在预测精度和可靠性方面表现出色,预测准确率为85%以上,将多源地质数据融合与高级机器学习算法结合,提高了成矿预测的精度和效率,为地质勘查提供了新的技术手段和方法。
出处
《中国新技术新产品》
2024年第20期108-110,共3页
New Technology & New Products of China
