An investigation of feature selection methods for soil liquefaction prediction based on tree-based ensemble algorithms using AdaBoost, gradient boosting, and XGBoost

特征选择 阿达布思 计算机科学 Boosting(机器学习) 随机森林 集成学习 人工智能 决策树 土壤液化 机器学习 支持向量机 数据挖掘 模式识别(心理学) 液化 工程类 岩土工程
作者
Selçuk Demir,Emrehan Kutluğ Şahin
出处
期刊:Neural Computing and Applications [Springer Nature]
卷期号:35 (4): 3173-3190 被引量:17
标识
DOI:10.1007/s00521-022-07856-4
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