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…