❤️🔔 Subscribe 💧💬https://www.youtube.com/@greatcommissionerofking?sub_confirmation=1🎙️Follow on Podcast 🎧https://open.spotify.com/show/1hdfOa8ZH1J1rq3lHi0sVw?si=MD0ZPdVnTseDWTDj_gPfZw

این مقاله بررسی و مقایسه پنج الگوریتم داده‌کاوی مبتنی بر درخت تصمیم را برای شناسایی مناطق با کیفیت بالای آب زیرزمینی جهت تأمین آب شرب در شهر تبریز و حومه آن ارائه می‌دهد. این تحقیق با استفاده از رویکردی ترکیبی از داده‌کاوی و سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)، پارامترهای کلیدی مؤثر بر کیفیت آب (رسانایی الکتریکی، pH، سختی و کلراید) را استخراج کرده و قوانین القایی از الگوریتم‌ها را برای ترکیب لایه‌های توزیع فضایی این پارامترها در GIS به منظور تولید نقشه‌های کیفیت آب زیرزمینی به کار می‌برد. یافته‌ها نشان می‌دهد که الگوریتم جنگل تصادفی (RF) بیشترین دقت را در بین روش‌های آزمایش‌شده داشته و نقشه‌های کیفیت آب تولیدشده روند کلی کاهش کیفیت آب از جنوب به شمال و از شرق به غرب منطقه مورد مطالعه را تأیید می‌کنند. روش‌های RF و درخت تصمیم معمولی (ODT) در مجموعه داده‌های عددی برای القای قوانین با دقت بالاتر مناسب‌تر تشخیص داده شدند.#water #waterengineering #education #sdg6 #waterforall #waterquality #datamining #machinelearning #AI #R #python