一种基于机器学习的文物色彩提取方法

本发明公开了一种基于机器学习的文物色彩提取方法。通过集成多个决策树的结果，显著提高了预测的准确性，特别是在处理包含较多噪声和干扰的数据时。随机森林模型在训练过程中考虑了不同的特征和特征子集，这使得模型能够更好地适应未知数据，进而增强了其泛化能力。由于随机森林模型由多个决策树组成，每个决策树都是基于不同的数据集和特征子集构建的，这种机制有效降低了过拟合的风险。因此，该方法不仅能够提高预测准确性、增强泛化能力、降低过拟合风险，还便于模型的调整、优化与迭代，为制定科学的文化复原与文物修护方案提供了有力的依据。该方法对实现文化遗产的有效保护、知识传播及可持续发展具有重要的方法论支持和实践导向价值。