本发明公开了一种基于分层随机森林模型的
铜镍硫化物矿床成矿预测方法，包括以下步骤：S1：收集区域内多元地质资料，建立铜镍硫化物矿床地学信息数据库；S2：分析区域内铜镍硫化物矿床成矿规律，提取找矿信息；S3：选取非矿点，并结合已知矿点构建训练样本集，训练分层随机森林模型；S4：对分层随机森林模型进行优化，并利用优化模型进行成矿预测；S5：验证预测结果，评估找矿信息重要性。本发明利用分层随机森林模型进行铜镍硫化物矿床成矿预测，可以有效解决训练样本不平衡导致的矿点错分、预测准确率下降问题，从而更加客观、准确地评价该地区铜镍硫化物矿床的成矿潜力，为下一步勘探开发工作奠定基础。
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“基于分层随机森林模型的铜镍硫化物矿床成矿预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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