Approaches to Building a Detection Model for Water Quality: A Case Study

计算机科学 数据挖掘 事件(粒子物理) 二元分类 质量(理念) 基线(sea) 机器学习 人工智能 供水 水质 工程类 环境工程 认识论 海洋学 物理 地质学 哲学 生物 量子力学 生态学 支持向量机
作者
Fitore Muharemi,Doina Logofătu,Christina Andersson,Florin Leon
出处
期刊:Studies in computational intelligence 卷期号:: 173-183 被引量:22
标识
DOI:10.1007/978-3-319-76081-0_15
摘要

Predicting failure or success of an event or value is a problem that has recently been addressed using data mining techniques. By using the information we have from the past and the information of the present, we can increase the chance to take the best decision on a future event. In this paper, we evaluate some popular classification algorithms to model a water quality detection system. The experiment is carried out using data gathered from Thüringer Fernwasserversorgung water company. We briefly introduce baseline steps we followed in order to achieve a descent model for this binary classification problem. We describe the algorithms we have used, and the purpose of using each algorithm, and in the end we come up with a final best model. Representative models are compared using the F1 score, as a performance measurement. Finding the best model allows for early recognition of undesirable changes in the drinking water quality and enables the water supply companies to counteract in time.
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