基于博弈论与机器学习优化的复杂岩性识别泛化集成方法

本发明公开了基于博弈论与机器学习优化的复杂岩性识别泛化集成方法，包括以下步骤：步骤1：收集测井资料和岩心岩性资料；步骤2：对测井曲线和岩心岩性数据进行深度归位；步骤3：使用SHAP可解释方法对测井曲线进行特征选择，利用随机森林算法选择表现最佳的输入曲线组合；步骤4：对最佳的输入曲线组合的测井数据进行曲线异常值清洗、标准化、均衡化处理，利用贝叶斯优化和SHAP增加模型参数选择智能化，筛选最优基模型组合；解决了现有技术中存在的对于某些数据量较小或样本不均衡的任务而言可能会导致过拟合或泛化能力不足、如何合理选择基模型并设置相关参数以及堆叠泛化模型计算成本高，准确率与效率之间如何取舍的问题。