English(EN) Tabular Deep Learning vs Classical Machine Learning for Urban Land Cover Classification

表格深度学习模型与经典机器学习在土地覆盖分类中的比较

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-17 04:00

一篇新的研究论文比较了表格深度学习（TDL）模型与经典机器学习算法在城市土地覆盖分类方面的有效性。该研究使用了来自UCI机器学习存储库的ULC数据集，该数据集包含源自航空影像的表格特征。研究人员将逻辑回归、支持向量机、随机森林、XGBoost和Catboost等模型与TabNet、FT-Transformer、TabTransformer、TabSeq和1D CNN等TDL模型进行了基准测试。结果表明，虽然树模型表现良好，但TDL模型在处理显著的非线性交互和类别不平衡时，可以达到相当或更优的性能。 AI

影响这项研究为深度学习模型在表格数据上进行土地覆盖分类的性能提供了见解，可能为未来的城市规划和环境监测应用提供信息。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Muntasir Tabasum, Tanpia Tasnim, Md. Ekramul Islam, Al Zadid Sultan Bin Habib · 2026-09-17 04:00

用于城市土地覆盖分类的表格深度学习与经典机器学习的对比

arXiv:2609.19010v1 Announce Type: cross Abstract: Urban Land Cover (ULC) classification plays a crucial role in urban planning, environmental monitoring, and sustainable development. We study this task using the ULC dataset from the UCI Machine Learning Repository, which includes…

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