基于XGBoost算法的人-虎共存区域风险等级划分

曲智林; 桂宁晨

doi:10.16103/j.cnki.21-1583/n.2024.03.001

沈阳大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 36 ›› Issue (03) : 262 -266+273. DOI: 10.16103/j.cnki.21-1583/n.2024.03.001

基于XGBoost算法的人-虎共存区域风险等级划分

曲智林, 桂宁晨

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摘要

以2014—2019年珲春地区红外相机拍摄的东北虎数据为基础，基于XGBoost算法构建了虎出没区域风险等级划分模型。由模型检验可知：模型的准确率为93.51%,精确率为93.85%,召回率为93.08%,F1值为93.31%, Cohen's Kappa统计系数为90.2%。研究结果表明：基于XGBoost算法构建的人-虎共存区域风险等级划分模型分类效果好、预测准确度高，运用该模型对人-虎共存区域进行风险等级划分是可行的。