基于XGBoost的耕地土壤环境类别预测模型研究  

作　　者：张清 闫仁凯 刘冬 

机构地区：[1]三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002 [2]十堰市农业生态环境保护站,湖北十堰442000 [3]宜昌市农业生态与资源保护站,湖北宜昌443002

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2024年第5期133-135,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：利用XGBoost算法,构建了预测耕地土壤环境类别的高效模型。该模型在宜昌市3 186条土壤环境评估数据上进行测试,总体预测准确率达到97%,召回率和F1得分均高于85%。进一步分析发现,样本量、经度、降水量、坡度等特征对环境类别分类有重要影响。该模型成功应用于宜昌市土壤环境评估中,为农业生产决策和土壤保护提供了重要支撑。

关 键 词：耕地 土壤环境 XGBoost算法 分类预测 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] S15[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]