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城市绿地分布优化与生态功能评估模型

前言

基于机器学习的城市生态系统演化趋势预测模型通常采用多种算法组合，常见的模型包括决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。每种模型都有其特定的优势与应用场景。例如，决策树模型具有较强的可解释性，适合用于对生态系统演化过程的解释和可视化；神经网络则擅长于处理高维、非线性的数据，适用于复杂的预测任务。模型训练时，需要通过训练集对模型进行优化，调整参数，以提升预测精度。

尽管机器学习能够从海量数据中学习规律，但数据质量仍然是预测模型准确性的重要影响因素。在实际应用中，数据缺失、噪声和不一致性是常见问题