論文の概要: Mlr3spatiotempcv: Spatiotemporal resampling methods for machine learning
in R
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12674v1
- Date: Mon, 25 Oct 2021 06:48:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-27 03:24:38.588223
- Title: Mlr3spatiotempcv: Spatiotemporal resampling methods for machine learning
in R
- Title（参考訳）: Mlr3spatiotempcv:Rにおける機械学習のための時空間再サンプリング手法
- Authors: Patrick Schratz, Marc Becker, Michel Lang and Alexander Brenning
- Abstract要約: このパッケージは、proglangRパッケージを直接mlr3機械学習フレームワークに統合する。
1つの利点は、包括的な機械学習ツールキットで一貫したレコメンデーションを使用することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.26453219947887
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spatial and spatiotemporal machine-learning models require a suitable
framework for their model assessment, model selection, and hyperparameter
tuning, in order to avoid error estimation bias and over-fitting. This
contribution reviews the state-of-the-art in spatial and spatiotemporal CV, and
introduces the \proglang{R} package mlr3spatiotempcv as an extension package of
the machine-learning framework \textbf{mlr3}. Currently various \proglang{R}
packages implementing different spatiotemporal partitioning strategies exist:
\pkg{blockCV}, \pkg{CAST}, \pkg{kmeans} and \pkg{sperrorest}. The goal of
\pkg{mlr3spatiotempcv} is to gather the available spatiotemporal resampling
methods in \proglang{R} and make them available to users through a simple and
common interface. This is made possible by integrating the package directly
into the \pkg{mlr3} machine-learning framework, which already has support for
generic non-spatiotemporal resampling methods such as random partitioning. One
advantage is the use of a consistent nomenclature in an overarching
machine-learning toolkit instead of a varying package-specific syntax, making
it easier for users to choose from a variety of spatiotemporal resampling
methods. This package avoids giving recommendations which method to use in
practice as this decision depends on the predictive task at hand, the
autocorrelation within the data, and the spatial structure of the sampling
design or geographic objects being studied.
- Abstract（参考訳）: 空間的および時空間機械学習モデルは、誤差推定バイアスや過適合を避けるために、モデルアセスメント、モデル選択、ハイパーパラメータチューニングに適したフレームワークを必要とする。
この貢献は、空間的および時空間的cvの最先端をレビューし、機械学習フレームワーク \textbf{mlr3}の拡張パッケージとして、 \proglang{r}パッケージmlr3spatiotempcvを導入した。
現在、様々な時空間分割戦略を実装した \proglang{R} パッケージが存在する: \pkg{blockCV}, \pkg{CAST}, \pkg{kmeans}, \pkg{sperrorest}。
pkg{mlr3spatiotempcv} の目標は、利用可能な時空間再サンプリングメソッドを \proglang{R} に集め、シンプルで一般的なインターフェースでユーザに提供することである。
これは、パッケージを直接 \pkg{mlr3} 機械学習フレームワークに統合することで実現されている。
利点の1つは、パッケージ固有の構文に代えて、包括的な機械学習ツールキットで一貫した命名法を使用することで、ユーザーは様々な時空間再サンプリング方法を選択することができる。
このパッケージは、手前の予測タスク、データ内の自己相関、調査対象のサンプリング設計または地理的対象の空間構造に依存するため、実際に使用する方法を推奨することを避ける。
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