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摘要：本申请涉及一种基于机器学习算法的城市公园体检评估体系构建方法，包括以下步骤：S1）选取评估指标集合；S2）以公园体系、城市综合公园、城市社区公园、城市微绿地协同组为评估尺度，在评估指标集合中选取评估指标；S3）采集评估指标具体数据组成指标数据集；S4）使用方差膨胀系数筛选所有指标数据集中具有复共线特征的重复指标；S5）使用K‑medoids聚类算法进行聚类S6）基于SHAP机器学习算法，进行全样本分析并输出指标因子的重要性程度，基于指标因子的重要性程度构建城市公园体检评估体系。本申请能够避免传统评估方法的主观性和不确定性，提高评估效率并可进行快速更新。
主权项：1.一种基于机器学习算法的城市公园体检评估体系构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1）选取城市公园体检评估指标组成评估指标集合；S2）以公园体系、城市综合公园、城市社区公园、城市微绿地协同组为评估尺度，在所述评估指标集合中为各所述评估尺度选取评估指标；S3）分别采集各评估尺度下的评估指标具体数据组成指标数据集；S4）对各指标数据集中的数据进行预处理，使用方差膨胀系数筛选所有指标数据集中具有复共线特征的重复指标；S5）使用K-medoids聚类算法对所有指标数据集中的指标进行聚类，基于最终聚类结果并按照最小距离原则将评估指标划分至相应的分类中；S6）基于SHAP机器学习算法，进行全样本分析并输出指标因子的重要性程度，基于指标因子的重要性程度构建城市公园体检评估体系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东建筑大学 一种基于机器学习算法的城市公园体检评估体系构建方法
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