Estimating the distribution of anthropogenic asbestos using random forest algorithm

Estimating the distribution of anthropogenic asbestos using random forest algorithm

Tässä tutkimuksessa selvitettiin koneoppimisella tapahtuvan datakäsittelyn käyttökelpoisuutta ja sen tuottamia tuloksia asbestin alueellisesta jakautumisesta Suomessa. Analysoitava data perustui rakennusten valmistumisvuoteen, käyttötarkoitukseen, tunnettuihin käytössä olleisiin asbestituotteisiin j...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Hietaranta, Mikko
Other Authors: Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta, Faculty of Sciences, Bio- ja ympäristötieteiden laitos, Department of Biological and Environmental Science, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Master's thesis
Language:eng
Published: 2020
Subjects:
random forest
Ympäristötiede ja -teknologia (maisteriohjelma)
Environmental science and technology
4015
asbesti
algoritmit
koneoppiminen
asbestoosi
julkiset rakennukset
asbestos
algorithms
machine learning
asbestosis
public buildings
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/73685

Similar Items