在前几篇文章里，我们已经用孔隙度回归和岩性分类的小案例，走了一遍“从数据到模型”的基本流程。很多读者会有一个自然的问题： 我有很多曲线和地质解释，为什么一上来就建模，效果总是不稳定？模型之前，我究竟应该先对数据做些什么？ 这一篇，就从地学人的视角，系统梳理一下： 为什么数据预处理至关重要？ 常见的测井 / 地球化学数据都有哪些“坑”？ 什么是特征工程？ 如何构造对模型有帮助、又符合地质直觉的特征？ 一、为什么“数据 > 模型”？先统一一个认识 在工程实践里，一个常见误区是： 先纠结用什么模型（SVM、RF、X…

在前两篇文章中，我们简单介绍了 监督学习的基础，并解释了回归和分类任务。接下来，我们将通过具体的案例来展示如何将这些机器学习方法应用到地学数据中。我们会分别进行 孔隙度回归 和 岩性分类，一步步讲解从数据准备到模型评估的整个流程，让你了解机器学习如何在实际地学问题中发挥作用。 一、实际数据介绍 我们会使用两组常见的测井数据： 孔隙度回归：我们将使用一组多口井的测井数据，预测孔隙度。 岩性分类：我们将利用相同井的测井数据，对岩性进行分类。 数据准备 假设你已经有了如下数据集： 孔隙度回归（目标变量是孔隙度）：每口井的…

一、什么是监督学习？先用“做题”类比一下 监督学习 的核心特点是： 每个样本都有一个“标准答案”（标签），模型通过大量“带答案的题目”来学习规律。 地学里常见的“题目 + 答案”例子： 某个深度点： 题目：GR、RT、DEN、AC 等测井曲线数值 答案：该处岩性 = 砂岩 / 泥岩 / 灰岩 / 混合细粒岩（分类问题） 某个岩心段： 题目：测井响应 + 地球化学指标 答案：实验测得孔隙度、渗透率（回归问题） 模型的目标： 给它一堆“题目 + 标准答案”，它自己总结出“解题规律”； 以后再给它没有答案的新题，它也能给…

正文 在过去几年里，“人工智能（AI）”“机器学习”“深度学习”这些词越来越频繁地出现在地球科学领域：有人用它做测井曲线预测，有人用它做岩性识别，也有人用它做甜点评价、地震属性分析、稀土元素聚类…… 但对很多地质人来说，AI 既熟悉又陌生： 知道它“很厉害”， 用过别人打包好的模型， 真要自己从零开始做一个项目，又会有点无从下手。 这篇文章作为 AiGeoTech「AI基础与方法」栏目的总览，希望先回答几个最基本的问题： 我们到底在学什么？AI 在地学里具体能干什么？一套完整的 AI 工作流程长什么样？ 一、AI、…