Comparative analysis of gradient boosting algorithms for landslide susceptibility mapping

The aim of the study is to compare four recent gradient boosting algorithms named as Gradient Boosting Machine (GBM), Categorical Boosting (CatBoost), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) for modelling landslide susceptibility (LS). In the first step of...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Geocarto international Jg. 37; H. 9; S. 2441 - 2465
1. Verfasser:	Sahin, Emrehan Kutlug
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Taylor & Francis 03.05.2022
Schlagworte:	CatBoost Ensemble Tree Methods inventories Landslide Susceptibility landslides LightGBM prediction spatial data XGBoost
ISSN:	1010-6049, 1752-0762, 1752-0762
Online-Zugang:	Volltext
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