論文の概要: On pseudo-absence generation and machine learning for locust breeding ground prediction in Africa

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03904v1
• Date: Sat, 6 Nov 2021 15:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 11:36:36.942968
• Title: On pseudo-absence generation and machine learning for locust breeding ground prediction in Africa
• Title（参考訳）: アフリカにおけるロカスト繁殖地予測のための疑似吸収生成と機械学習について
• Authors: Ibrahim Salihu Yusuf, Kale-ab Tessera, Thomas Tumiel, Sella Nevo, Arnu Pretorius
• Abstract要約: 機械学習(ML)はロカスト分布モデリングの効果的なアプローチとして実証されてきた。 一般に公開されているロカストのラベル付きデータは存在のみのデータであり、ロカストの目撃のみが記録されている。 MLを用いた以前の研究は、この問題を回避する手段として擬似存在生成手法に頼っていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.589700400208312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Desert locust outbreaks threaten the food security of a large part of Africa and have affected the livelihoods of millions of people over the years. Machine learning (ML) has been demonstrated as an effective approach to locust distribution modelling which could assist in early warning. ML requires a significant amount of labelled data to train. Most publicly available labelled data on locusts are presence-only data, where only the sightings of locusts being present at a location are recorded. Therefore, prior work using ML have resorted to pseudo-absence generation methods as a way to circumvent this issue. The most commonly used approach is to randomly sample points in a region of interest while ensuring that these sampled pseudo-absence points are at least a specific distance away from true presence points. In this paper, we compare this random sampling approach to more advanced pseudo-absence generation methods, such as environmental profiling and optimal background extent limitation, specifically for predicting desert locust breeding grounds in Africa. Interestingly, we find that for the algorithms we tested, namely logistic regression, gradient boosting, random forests and maximum entropy, all popular in prior work, the logistic model performed significantly better than the more sophisticated ensemble methods, both in terms of prediction accuracy and F1 score. Although background extent limitation combined with random sampling boosted performance for ensemble methods, for LR this was not the case, and instead, a significant improvement was obtained when using environmental profiling. In light of this, we conclude that a simpler ML approach such as logistic regression combined with more advanced pseudo-absence generation, specifically environmental profiling, can be a sensible and effective approach to predicting locust breeding grounds across Africa.
• Abstract（参考訳）: 砂漠で発生したロカストはアフリカの大部分の食料安全保障を脅かし、長年にわたって何百万人もの人々の生活に影響を与えてきた。 機械学習(ML)は、早期警告に役立つロカスト分布モデリングの効果的なアプローチとして実証されている。 MLはトレーニングに大量のラベル付きデータを必要とする。 ロカストに関する公に入手可能なラベル付きデータは存在のみのデータであり、場所に存在するロカストの目撃のみを記録する。 そのため、MLを用いた先行研究では、この問題を回避する手段として擬似存在生成方式が採用されている。 最も一般的に用いられるアプローチは、興味のある領域内の点をランダムにサンプリングし、これらのサンプルされた擬似抽象点が、真の存在点から少なくとも特定の距離にあることを保証することである。 本稿では,このランダムサンプリング手法を環境プロファイリングや最適背景範囲制限などのより高度な擬似吸収生成手法と比較し,特にアフリカにおける砂漠のロカスト繁殖地の推定について述べる。 興味深いことに、ロジスティック回帰、勾配上昇、ランダム森林、最大エントロピーといったアルゴリズムを検証したところ、ロジスティックモデルは予測精度とF1スコアの両面で、より洗練されたアンサンブル法よりもはるかに優れていることがわかった。 ランダムサンプリングと組み合わせた背景範囲制限によりアンサンブル法の性能は向上したが, LRではそうではなく, 環境プロファイリングでは顕著な改善が得られた。 これを踏まえて,ロジスティック回帰(ロジスティック回帰)やより高度な擬似吸収生成(特に環境プロファイリング)といったより単純なmlアプローチは,アフリカ全域におけるロジスティック育種グラウンドの予測に合理的かつ効果的なアプローチとなると結論づける。

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