Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ »Khoa Học Tự Nhiên »
Địa Lý
11 trang
7 lượt xem
2
0

Prediction of Poisson's ratio for hydraulic fracturing operations in the Oligocene formations in the Bach Ho field

This study aims to compare the performance of two models: Random Forest (RF) and Decision Tree (DT). By evaluating their accuracy and efficiency in predicting the Poisson coefficient, this study seeks to determine which model offers superior performance and robustness for this application.

viyamanaka
06/02/2025
Share
/
11
Có thể bạn quan tâm
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree
Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Decision Tree
18 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision tree)
Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision tree)
25 trang
Machine learning approaches for predicting student dropout
Machine learning approaches for predicting student dropout
16 trang
Predicting stress levels in the Stress-Lysis dataset using Sliding Window approach
Predicting stress levels in the Stress-Lysis dataset using Sliding Window approach
12 trang
Ensemble learning methods for the mechanical behavior prediction of tri-directional functionally graded plates
Ensemble learning methods for the mechanical behavior prediction of tri-directional functionally graded plates
11 trang
Ứng dụng mô hình học máy Linear Regression (LR) và Random Forest (RF) và K-Nearest Neighbors (KNN) trong dự báo mực nước hệ thống sông Hậu - Đồng bằng sông Cửu Long
Ứng dụng mô hình học máy Linear Regression (LR) và Random Forest (RF) và K-Nearest Neighbors (KNN) trong dự báo mực nước hệ thống sông Hậu - Đồng bằng sông Cửu Long
3 trang
Application of artificial intelligence in smoke detection with streaming updated data
Application of artificial intelligence in smoke detection with streaming updated data
15 trang
Diagnosing the quality of wine using an adapting decision tree classifier for streaming data
Diagnosing the quality of wine using an adapting decision tree classifier for streaming data
12 trang
Damage detection in steel beams through natural frequency using a random forest model
Damage detection in steel beams through natural frequency using a random forest model
21 trang
Banking customer churn prediction using Random Forest based on SMOTE and ADASYN approach
Banking customer churn prediction using Random Forest based on SMOTE and ADASYN approach
6 trang
RIME-RF-RIME: A novel machine learning approach with SHAP analysis for predicting macroscopic permeability of porous media
RIME-RF-RIME: A novel machine learning approach with SHAP analysis for predicting macroscopic permeability of porous media
14 trang
Predicting bike-sharing demand using random forest
Predicting bike-sharing demand using random forest
9 trang
Forecast of surface chloride concentration of concrete utilizing ensemble decision tree boosted
Forecast of surface chloride concentration of concrete utilizing ensemble decision tree boosted
12 trang
Estimation of California Bearing Ratio of soils using Random Forest based machine learning
Estimation of California Bearing Ratio of soils using Random Forest based machine learning
14 trang
Chẩn đoán bệnh tim mạch sử dụng học máy có giám sát
Chẩn đoán bệnh tim mạch sử dụng học máy có giám sát
8 trang
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Hệ hỗ trợ quyết định phân nhóm các trạm BTS theo lưu lượng
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Hệ hỗ trợ quyết định phân nhóm các trạm BTS theo lưu lượng
27 trang
Ứng dụng Machine Learning trong hệ thống CRM
Ứng dụng Machine Learning trong hệ thống CRM
3 trang
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7 - Nguyễn Nhật Quang
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7 - Nguyễn Nhật Quang
37 trang
Random forest regression
Random forest regression
25 trang
Luận văn Sử dụng thuật toán Microsoft Decision Tree trong công tác quản lý nhân sự tại các cơ quan Hải quan
Luận văn Sử dụng thuật toán Microsoft Decision Tree trong công tác quản lý nhân sự tại các cơ quan Hải quan
89 trang

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015