在大陆范围内改善土壤A污染的分类:使用机器学习方法解决类不平衡
Tao Hu1, Kechao Li1, Chundi Ma1
1School of Resources and Safety Engineering, Central South University, Changsha, 410083, China.
Chemosphere
|June 26, 2024
概括
识别土壤中的 (As) 污染对管理至关重要. 这项研究引入了一种机器学习 (ML) 框架,使用光谱数据准确检测稀有As污染的土壤样本,改进土壤科学和回收工作.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 土壤科学 土壤科学
- 地质化学 地质化学
背景情况:
- (As) 污染对土壤健康和生态系统构成风险.
- 准确识别As污染地区对于有效的土壤管理和复原至关重要.
- 以前的机器学习 (ML) 方法往往忽视了不平衡数据集的挑战,其中 As 污染样本很少见.
研究的目的:
- 开发一个新的ML框架,以解决在识别土壤污染时不平衡的学习问题.
- 提高模型的准确性和概括能力,用于使用光谱数据对A-污染的土壤样本进行分类.
- 将优化的ML模型应用于全球数据集,用于预测高风险As污染区域.
主要方法:
- 使用可见和近红外 (VNIR) 土壤光谱来识别As污染.
- 实施了一个结合光谱预处理,不平衡数据集重新采样和模型比较的框架.
- 在ML模型的超参数调整中使用贝叶斯优化.
- 根据召回性能选择了最佳模型.
主要成果:
- 优化的ML模型在测试组件上实现了0.83的回忆,0.88的曲线下面积 (AUC) 和0.79的平衡精度.
- 值调整进一步提高了该模型的召回率至0.87,显示出出色的性能和通用性.
- 该模型成功地预测了全球范围内的高土壤As污染风险地区.
结论:
- 开发的ML框架有效地克服了土壤污染检测中的不平衡学习问题.
- 该研究提供了一种可靠和可通用的方法,用于使用光谱数据对A-污染的土壤样本进行分类.
- 这项研究为全球的土壤污染管理和回收战略提供了宝贵的参考资料.
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