Evaluation of Sampling and Cross-Validation Tuning Strategies for Regional-Scale Machine Learning Cl
比較了不一樣抽樣方法（隨機，分層等比隨機，分層不等比隨機，人爲），不一樣交叉驗證方法（k折，留一法，蒙特卡洛），不一樣樣本範圍大小的效果，最後都是用SVM分類方法
結果是k折驗證最好，人爲選擇樣本最差。小範圍小樣本的效果和分佈普遍的樣本的效果差很少，說明了若是取樣困難，小樣本也是能用的
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