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大数据成矿预测系列(三) | 从统计模型到机器学习：为何机器学习是成矿预测的新前沿？
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原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
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内容提要
矿产勘查正从证据权重法（WofE）转向机器学习，后者能更有效处理复杂地质系统。WofE依赖条件独立性假设，在大数据环境中存在局限。机器学习通过识别多变量间的非线性关系，提供更精准的成矿预测，满足现代地学大数据的需求。
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关键要点
- 矿产勘查正从证据权重法（WofE）转向机器学习，以更有效处理复杂地质系统。
- WofE依赖条件独立性假设，在大数据环境中存在局限性。
- 机器学习通过识别多变量间的非线性关系，提供更精准的成矿预测。
- 证据权重法成功将地质学家的定性判断转化为可计算的定量模型。
- 现实成矿作用是复杂系统，证据图层之间存在深刻的内在成因联系。
- 机器学习提供了一种全新的解决方案，能够直接从数据中学习复杂内在规律。
- WofE与机器学习在分析上存在根本差异，前者是相关性建模，后者是模式识别。
- 机器学习算法能够自动探索和发现复杂规则，构建更精细的预测模型。
- 地学大数据的浪潮推动了机器学习的崛起，压垮了WofE的理论根基。
- 现代化的区域成矿预测项目需要整合的图层数量显著增加，导致WofE的假设失效。
- 机器学习模型在数据丰富的环境中表现优越，能够识别复杂的相互关系。
- 从统计模型到机器学习的发展是对真实成矿系统复杂性的必然回应。
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