模型训练与测试

模型训练与测试(带标签)模块可以将地层的测井数据(自然伽马、声波等)按标签分类后,基于机器学习分类算法,在选取训练数据比例及算法后,进行地层智能识别,输出识别的地层标签和预测准确率。

1.导入数据

点击“导入数据”,导入测井数据文件。每一个数据文件的格式为第一列为井深,第二列至倒数第二列为测井数据,最后一列是标签,且数据要用逗号分隔。
导入后,垂深、测量值、标签会依次显示在列表中,标签要用代号形式进行标注。
2.选择分类算法及训练占比
点击“分类算法”可以选择如下图中所示的四种算法。在输入框中输入训练数据集占比(如70,代表70%),剩余数据自动作为模型测试数据。点击“训练模型”,获得识别结果与准确率。
3.训练及保存模型
完成上述步骤后,点击“训练模型”,可以得到识别结果及准确率。
若想保存本次识别的模型,点击“保存模型”即可将模型文件保存至电脑。

垂深(m) 测量值(以逗号分隔,例如:自然伽马值,电阻率值) 标签
1.
导入数据


分类算法:
训练占比:
%

识别结果:

# 训练占比 准确度 耗时(单位毫秒)
1.