一种基于XGBoost模型的甘蔗耐酸铝性预测方法

本发明公开了一种基于XGBoost模型的甘蔗耐酸铝性预测方法，包括以下步骤：(1)多源数据采集与标准化：采集土壤样本，测定pH值与交换铝含量，同时记录采样当天天气情况，测定叶面积和叶绿素含量；(2)对数据进行清洗；(3)建立XGBoost模型；(4)训练XGBoost模型，利用其内置的Gain计算功能量化特征贡献度；(5)输入上述特征向量，采用线性回归任务模式，输出层为抗酸铝性评分；(6)评分判断；根据输出结果的最终评分给出相关管理建议。本发明创新性地将文献中的静态评分体系升级为动态评分模型，通过每周更新输入数据实现耐性等级的实时预测，并基于预测结果构建差异化决策规则库。