本发明涉及一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法,包括,步骤S1,对待评价地区进行选择并获取地质灾害危险性评价因子;步骤S2,对待评价地区的各地质灾害危险性评价因子数据进行预处理;步骤S3,选择历史地质灾害点作为正样本,确定正样本的缓冲区,在缓冲区外选取负样本,构建样本集;步骤S4,选用多种算法进行建模,根据各模型性能的评价指数选取训练模型;步骤S5,对待评价地区进行预测,制定预测的成功率曲线,根据成功率曲线的斜率对待检测地区进行评价。本发明通过对正样本进行统计分析确定空间分布,保障了负样本的取样空间范围,通过多个模型多指标评价选取预测模型,提高了地质灾害危险性评价的准确性。
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