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滑坡易发性成图的可解释性不确定性：统计、机器学习和深度学习模型的比较分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究比较了统计学、机器学习和深度学习模型在预测滑坡易发性方面的准确性和可解释性。结果显示卷积神经网络模型表现最佳，极限梯度提升和支持向量机也具有强大的预测能力。模型的解释能力因模型和贡献因素而异。使用专门的触发因素可以增加模型的可解释性，但可能降低一些预测能力。
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关键要点
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该研究比较了统计学、机器学习和深度学习模型在预测滑坡易发性方面的准确性和可解释性。
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卷积神经网络模型在准确性方面表现最佳。
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极限梯度提升和支持向量机也具有强大的预测能力，优于传统的统计模型。
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模型的解释能力因模型而异，尤其是在使用较广泛的19个贡献因素时。
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使用专门的9个触发因素可以增加模型的可解释性，但可能降低一些预测能力。
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