AHP

Kavramsal AHP ve Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Saha Doğrulamalı Erozyon Duyarlılık Haritalamasında Karşılaştırılması: XGBoost ve Random Forest Ne Kadar Başarılı?

Bu çalışma, Fas'taki Lakhdar alt havzasında toprak erozyonuna duyarlı bölgelerin belirlenmesinde geleneksel çok kriterli Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ile iki makine öğrenmesi yaklaşımını, Random Forest (RF) ve XGBoost'u karşılaştırmaktadır.

Your experience on this site will be improved by allowing cookies Cookie Policy

Kavramsal AHP ve Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Saha Doğrulamalı Erozyon Duyarlılık Haritalamasında Karşılaştırılması: XGBoost ve Random Forest Ne Kadar Başarılı?

LMS Etkileşim Verileriyle Risk Altındaki Öğrencileri Erken Belirlemek: Gizliliğe Duyarlı ve Disiplinler Arası Bir Yapay Zekâ Çerçevesi

Fen ve Matematik Öğretmenleri Ders Araştırmasını Sürdürülebilir Bir Mesleki Gelişim Modeli Olarak Nasıl Görüyor?

STEM Eğitiminde Aktif Öğrenmenin Öğrenci Başarısına Etkisi Tür ve Yoğunluğa Göre Değişiyor: Bir Meta-Analiz

Değerlendirmeden Önce Öğretmek: Yapay Zekâ Entegre EAP Pedagojisini Yapay Zekâ Aracılı Akademik Yazma Değerlendirmesiyle Uyumlamak

Pre-sessional Programlarda Kaynaklardan Yazmayı Öğrenci Perspektiflerinden Anlamak: Refleksif Tematik Analiz