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电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Landslide Conditioning Factor Selection
When evaluating landslide susceptibility using machine learning models, results are highly dependent on input features and quality of the input features [23]. Selected features may or may not have a significant impact on a landslide occurrence as well as where features with noise, which may also be called low-quality features, may even reduce the predictive capability of the trained model. In order to achieve a higher accuracy, features which have a high impact on a landslide occurrence needed to be identified and features with no or very low impact needed to be removed from the training set of features. In this research, relative feature importance based on information gain was used to quantify the predictive capability of conditioning factors. These methods could identify the most important factors and improve the overall classification accuracy of the model.
Feature importance provides insights into the impact of a feature on the trained model (Figs. 6, 7). Random forest and gradient boosting algorithms calculate the information gain of each feature, which is used as the basis of calculating the relative importance scores. Using these scores, a cut-off score was determined to filter the less impactful features.
电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Landslide Susceptibility Modeling
In this research, the following three ensemble models were tested on their ability in predicting the landslide susceptibility. Ensemble learning improves the result of a machine learning problem by combining the predictions of multiple models and calculating the final result based on a voting scheme of either bagging or boosting. This approach allows for achieving a better prediction accuracy compared to a single model. Further to get optimal results, grid search mechanism was utilized to tune the hyperparameters of each model.
A random forest is an algorithmic structure consisting of multiple decision trees which are trained by the bootstrap aggregation algorithm. The final result of classification is achieved by the bagging the vote of each tree. Hence, it contains additional benefits compared to a single model such as the virtual immunity to overfitting. The random forest algorithm introduces extra randomness into the model during the training phase, causing extra diversity which ultimately leads to better predictions.
The bagging algorithm repeatedly selects a random sample with replacement from the training set and tries to fit trees to the sample. If there are $\mathrm{n}$ number of trees, each $i$ th tree is trained with a random set of training data $\left(X_{i}\right)$ and targets $\left(Y_{i}\right)$ and will be denoted as the $i$ th classifier $\left(f_{i}\right)$. When training is completed, predictions on unseen data are issued by taking the majority vote by individual trees $\left(f_{i}\right)$. This can lead to a higher accuracy by reducing the variance of the classifier. Compared to single model, this is more robust to noise since not every individual tree in the forest is correlated.
In random forest algorithm, feature bagging is also introduced to make sure that each tree uses only a subset of the features. If any particular feature or a set of features is identified to have a relatively bigger influence on the target, presumably they will be selected in most of the trees. Other than being used as a prediction tool, random forest model possess another distinctive ability to calculate the relative importance of the features by monitoring how effectively each feature reduces the very much convenient to extract the most important features from a large feature set.
电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Landslide Conditioning Factor Selection
在使用机器学习模型评估滑坡敏感性时，结果高度依赖于输入特征和输入特征的质量 [23]。选定的特征可能会对滑坡的发生产生重大影响，也可能不会产生显着影响，以及带有噪声的特征（也称为低质量特征）甚至可能会降低训练模型的预测能力。为了获得更高的准确度，需要识别对滑坡发生具有高度影响的特征，并且需要从训练特征集中移除没有影响或影响非常小的特征。在这项研究中，基于信息增益的相对特征重要性被用来量化条件因素的预测能力。
特征重要性提供了对特征对训练模型的影响的洞察（图 6、7）。随机森林和梯度提升算法计算每个特征的信息增益，作为计算相对重要性分数的基础。使用这些分数，确定截止分数以过滤影响较小的特征。
电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Landslide Susceptibility Modeling
在本研究中，测试了以下三个集合模型预测滑坡敏感性的能力。集成学习通过结合多个模型的预测并基于 bagging 或 boosting 的投票方案计算最终结果来改进机器学习问题的结果。与单个模型相比，这种方法可以实现更好的预测精度。为了进一步获得最佳结果，使用网格搜索机制来调整每个模型的超参数。
随机森林是由多个决策树组成的算法结构，这些决策树通过引导聚合算法进行训练。分类的最终结果是通过bagging每棵树的投票来实现的。因此，与单一模型相比，它包含额外的好处，例如对过度拟合的虚拟免疫。随机森林算法在训练阶段将额外的随机性引入模型，从而导致额外的多样性，最终导致更好的预测。
bagging 算法从训练集中反复选择一个有放回的随机样本，并尝试将树拟合到样本中。如果有n树的数量，每个一世使用一组随机的训练数据训练树(X一世)和目标(是一世)并将被表示为一世分类器(F一世). 训练完成后，通过单个树获得多数票来发布对看不见的数据的预测(F一世). 这可以通过减少分类器的方差来提高准确性。与单一模型相比，这对噪声更鲁棒，因为并非森林中的每一棵树都是相关的。
在随机森林算法中，还引入了特征套袋以确保每棵树只使用特征的一个子集。如果识别出任何特定特征或一组特征对目标具有相对较大的影响，则推测它们将在大多数树中被选中。除了用作预测工具外，随机森林模型还具有另一种独特的能力，可以通过监控每个特征如何有效地减少从大型特征集中提取最重要特征的便利性来计算特征的相对重要性。
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