Supervised Classification of Groundwater Potential Mapping Using Integrated Machine Learning and GIS-Based Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Addressing the global water depletion challenge, this study integrates five supervised machine learning algorithms (MLAs) with GIS-based techniques to assess groundwater potential.The employed MLAs include Ensemble Boosted Trees (logic-based learners), Naive Bayes (NB; statistical learning algorithms), Support Vector Machines (SVM), Multi-Layer Perceptron (MLP; Artificial Neural Networks), and k-Nearest Neighbors (kNN; instance-based learners).These MLAs were utilized to generate groundwater potential maps (GPMs) based on seven influential variables: aquifer unit types, transmissivity, lineament density, slope, soil type, land use/land cover, and drainage density.Classifier performance was evaluated using metrics such as True Positive Rates (TPR), False Negative Rates (FNR), Positive Predictive Values (PPV), False Discovery Rates (FDR), and the Area Under the Curve (AUC) of Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.Results indicate that kNN-based learners outperformed other methods, achieving a validation accuracy of 90.70% and an AUC of 1, which corresponds to 100% accurate predictions.Ensemble Boosted Trees, MLP, SVM, and NB followed, with validation accuracies of 89.7%, 79.4%, 77.6%, and 75.7%, respectively.The methodology developed in this study can be applied to estimate and manage potential groundwater resources in regions facing water scarcity issues.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle