物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在保護瀕危植物中的應用-資料下載頁
2025-01-17 13:05本頁面
【正文】 樹結構對 新事例 進 行分 類 ， 這樣 可以有效地 處 理缺失 數(shù) 據(jù)，尤其 對 亍分 類與預測時 更好。 并 且 CART方法中有 貝 葉斯分 類 的特征，使用者可以提供主 觀 的分 類 先 驗概 率作 為選擇 分 類 的 權 重， 則 CART在 獲 得最 終選擇樹 前使用交叉 檢驗來評 估候 選數(shù) 的 誤 分 類 率， 這對 分析 復雜樣 本 數(shù) 據(jù)非常有用。 CART涉及到 數(shù) 據(jù) 庫 、 統(tǒng)計學 、人工智能和機器 學習 等多 個領 域，在 計 算機、 醫(yī)學 、市 場營銷 等 領 域都得到了充分的 應 用。 模擬模型和方法 分類回歸樹（ CART）模型是廣泛用于模擬分析物種分布的生態(tài)位模型和分析氣候變化對物種分布影響的方法。采用該模型模擬分析氣候變化對珙桐分布的影響，最小節(jié)點數(shù)選擇 10，節(jié)點偏差選擇 CART模型模擬計算的物種分布信息是以概率的形式反映的，概率值越高表示物種越適宜分布，常以分布概率 宜的標準。 通過 CART算法，我們可以大致預測：受溫度、水分等自然條件的影響，珙桐未來的分布趨勢。基于物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)采集到的相關數(shù)據(jù)可以作為 CART算法的依據(jù)。這樣就可以把物聯(lián)網(wǎng)技術和跟統(tǒng)計學相關的 CART算法有機結合起來。
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