Phương pháp kiểm định chéo để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo nhạy cảm sạt lở đất

Tóm tắt

Nghiên cứu này đánh giá các phương pháp kiểm định chéo trong việc xác định độ chính xác và độ tin cậy của bản đồ nhạy cảm sạt lở đất bằng mô hình rừng ngẫu nhiên (Random Forest). Hai phương pháp lấy mẫu (lựa chọn ngẫu nhiên và theo cụm) và bốn phương pháp kiểm định chéo (Design-based, Random K-fold CV, Spatial K-fold CV và Buffered Leave-One-Out CV – B-LOO CV) được so sánh. Kết quả cho thấy lấy mẫu ngẫu nhiên cho kết quả tốt hơn lấy mẫu theo cụm và phương pháp kiểm định dựa trên thiết kế (Design-based) cho kết quả tốt nhất. Các phương pháp kiểm định không gian (Spatial CV và B-LOO CV) cho thấy dự đoán yếu tại các khu vực xa điểm mẫu huấn luyện, trong khi kiểm định ngẫu nhiên (Random K-fold CV) và kiểm định không gian (Spatial K-fold CV) tạo ra sự không chắc chắn, với xu hướng đánh giá cao hơn thực tế khi chọn mẫu ngẫu nhiên và thấp hơn thực tế khi chọn mẫu theo cụm. Như vậy, việc lựa chọn phương pháp lấy mẫu và kiểm định chéo ảnh hưởng đáng kể đến khả năng diễn giải chất lượng và độ tin cậy của bản đồ nhạy cảm sạt lở đất. Từ khóa: sạt lở đất, kiểm định chéo, học máy, rừng ngẫu nhiên, độ chính xác. SUMMARY Cross-validation approaches for evaluation of landslide susceptibility map accuracy Chu Van Trung 1,2, Nong Thi Thu Huyen1, Shou Hao Chiang2, Tang Huang Lin2, Luu Thao Nguyen1 1 Faculty of Resource Management, Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry, Vietnam 2Center for Space and Remote Sensing Research, National Central University, Taoyuan 32001, Taiwan

Từ khóa