Smart Ensemble Learning Framework for Predicting Groundwater Heavy Metal Pollution

Este estudio desarrolla un marco predictivo para modelar el Índice de Contaminación por Metales Pesados (HPI) en aguas subterráneas, integrando transformaciones de respuesta con aprendizaje automático de conjunto anidado y validado de forma cruzada. El objetivo es superar los desafíos de la complejidad estadística y la heterogeneidad espacial de los contaminantes que afectan a los métodos de predicción convencionales.