Đánh giá hiệu suất của các thuật toán học máy để phát hiện địa chấn - Công, Trần Thành; Tín, Đào Tăng (Tạp Chí Khoa học Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng, 2023)
Các mối nguy hiểm của hoạt động khai thác mỏ rất khó phát hiện, có thể được so sánh với các trận động đất và gây ra hậu quả rất nghiêm trọng cho con người. Do đó, phát triển các phương pháp dự đoán trạng thái nguy hiểm dưới hầm mỏ là cần thiết để giảm thiểu những thiệt hại không mong muốn. Trong bài báo này, các thuật toán học máy như k láng giếng gần nhất, cây quyết định, và RUSBoost được áp dụng lên tập dữ liệu để phát hiện ra các trạng thái nguy hiểm. Dựa trên độ chính xác phân loại, tỷ lệ dương thực sự, giá trị dự án tích cực, và độ đo F1, chúng tôi nhận thấy rằng các thuật toán học máy đã được đề cập có thể tạo ra các mô hình phân loại với kết quả đáng tin cậy.