基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的生物質(zhì)水熱炭特性的預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)

摘要： 文章利用從文獻(xiàn)中收集的305組水熱炭的基礎(chǔ)特性數(shù)據(jù)，采用決策樹(shù)、隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立水熱炭基礎(chǔ)特性的單任務(wù)和多任務(wù)預(yù)測(cè)模型，并利用SHAP法研究輸入特征參數(shù)對(duì)水熱炭基礎(chǔ)特性影響的差異。結(jié)果表明：在3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，梯度提升樹(shù)模型在水熱炭基礎(chǔ)特性的多任務(wù)和單任務(wù)預(yù)測(cè)過(guò)程中，均體現(xiàn)出最高的準(zhǔn)確性，測(cè)試集的平均相關(guān)系數(shù)分別為0.89和0.87，均方根誤差分別為0... （共9頁(yè)）