【源码】基于Python的城市扩张模型与适宜性概率图层构建算法比较项目

项目简介

本项目聚焦于城市扩张模型，运用多种机器学习算法（如贝叶斯网络、随机森林、逻辑回归等）构建适宜性概率图层，并比较这些算法在分类预测任务中的性能，助力用户依据数据集和需求挑选最合适的模型。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对数据进行标准化和离散化处理，保证每个类别的断点处于区间[0,1)，同时提供类别对应关系，方便理解与应用。
2. 机器学习模型构建与评估：实现贝叶斯网络、随机森林、逻辑回归等多种机器学习模型的构建、训练与评估，采用整体准确度（OA）、F1分数和Cohen Kappa系数作为评估指标。
3. 可视化：绘制准确率曲线图、网络结构图等，使用户直观了解模型性能变化及特征间的关系。
4. 贝叶斯网络推断：实现基于贝叶斯网络的推断，以理解不同特征之间的依赖关系。
5. 决策树划分：进行决策树的划分，选取最佳切分点构建决策树。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，同时安装pandas、numpy、matplotlib、pgmpy等必要库。
2. 数据准备：准备相应数据集，并按项目结构存放。
3. 代码运行：运行main.py或其他特定脚本，执行模型构建、训练和评估等操作。
4. 结果查看：依据脚本输出或可视化文件，查看模型性能评估结果和可视化结果。
5. 模型选择：根据评估结果，选择最适合的模型用于实际应用。

注意：本项目代码需根据具体数据集进行调整修改，以适应不同数据结构和需求。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】