增量学习在滑坡易发性评价中的应用——以甘肃省天水市为例

摘要： 为了提升机器学习模型在滑坡易发性评价任务中的泛化能力，以甘肃天水市为例，采用基于LightGBM的增量学习模型，并利用Autogluon自动机器学习框架实现模型的超参数优化和堆叠，以及使用SHAP可解释框架进行特征选择和数据异常分析，构建了适用于滑坡易发性评价的增量学习模型。通过在天水市不同区域采集的滑坡灾害数据进行模型验证，结果表明，基于增量学习的滑坡易发性评价模型能够有效地... （共11页）