基于逻辑回归的森林火灾发生预测 报告加代码下载

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基于逻辑回归的森林火灾发生预测 摘要：本课程设计旨在利用机器学习算法，特别是逻辑回归算法，对森林火灾的发生进行预测。通过分析森林火灾的历史数据和环境特征，构建预测模型，以帮助预防火灾、及早采取灭火措施。本设计使用某森林管理机构的森林火灾数据集进行模型构建和评估，结果表明逻辑回归算法在森林火灾发生预测方面具有较高的准确性和预测能力。 关键词：机器学习，逻辑回归，森林火灾发生预测 1. 引言 1.1 研究背景 森林火灾是全球范围内的重大环境问题之一，对生态系统、人类居住地以及经济产业都造成了严重的影响。预测火灾的发生对于采取及时的预防措施、资源调配和灭火工作至关重要。过去几十年来，研究人员一直致力于开发有效的方法来预测森林火灾的发生。 传统的火灾预测方法主要基于统计分析和经验规则，这些方法通常依赖于专家经验和观察数据，存在一定的主观性和局限性。随着机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始应用各种机器学习算法来预测火灾的发生。其中，逻辑回归算法作为一种经典的分类算法，被广泛应用于各种预测和分类问题中。 逻辑回归算法通过建立一个概率模型来预测离散的二元结果。对于火灾预测问题，逻辑 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_54707168/88232054?utm_source=bbsseo