Machine learning predictive models for mineral prospectivity: An evaluation of neural networks, random forest, regression trees and support vector machines

Rodriguez-Galiano, V. ; Sanchez-Castillo, M.; Chica-Olmo, M.; Chica-Rivas, M.

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2015
Volumen: 71
Páginas: 804 - 818
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus49626-11-2022
wos43526-11-2022
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2015

Journal Impact Factor (JIF): 3.819

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
GEOLOGYSCIE2/47Q1T1D1
MINING & MINERAL PROCESSINGSCIE1/21Q1T1D1
MINERALOGYSCIE3/29Q1T1D2

Año: 2017

Journal Citation Indicator (JCI): 1,850

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecilPercentil
GEOLOGY3/56Q1T1D195,54
MINERALOGY2/30Q1T1D195,00
MINING & MINERAL PROCESSING1/26Q1T1D198,08

Año:

2015

CiteScore:

4.500

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Economic Geology4/27Q1T1D2
Geology33/208Q1T1D2
Geochemistry and Petrology31/107Q2T1D3

SJR año:

2015

Factor de Impacto:

1.715

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Economic Geology3/31Q1T1D1
Geology20/228Q1T1D1
Geochemistry and Petrology27/117Q1T1D3
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Agencia Código de Proyecto
European Commission under the 7th Framework Programme-
Junta de AndaluciaRNM122
Marie Curie GrantFP7-PEOPLE-2012-IEF-331667
Spanish MINECOBIA2013-43462-P
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS
# Autor Afiliación
1Rodriguez-Galiano, V. University of Southampton (United Kingdom)
2Sanchez-Castillo, M.University of Cambridge (United Kingdom)
3Chica-Olmo, M.Universidad de Granada (Spain)
4Chica-Rivas, M.Universidad de Granada (Spain)