論文の概要: Explainable AI Integrated Feature Selection for Landslide Susceptibility
Mapping using TreeSHAP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03225v2
- Date: Tue, 27 Jun 2023 02:36:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-28 18:15:18.173221
- Title: Explainable AI Integrated Feature Selection for Landslide Susceptibility
Mapping using TreeSHAP
- Title（参考訳）: TreeSHAPを用いた地すべり感受性マッピングのための説明可能なAI統合機能選択
- Authors: Muhammad Sakib Khan Inan and Istiakur Rahman
- Abstract要約: データ駆動型アプローチによる地すべり感受性の早期予測は時間の要求である。
地すべりの感受性予測には,XgBoost,LR,KNN,SVM,Adaboostといった最先端の機械学習アルゴリズムを用いた。
XgBoostの最適化バージョンと機能低下の40パーセントは、一般的な評価基準で他のすべての分類器よりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Landslides have been a regular occurrence and an alarming threat to human
life and property in the era of anthropogenic global warming. An early
prediction of landslide susceptibility using a data-driven approach is a demand
of time. In this study, we explored the eloquent features that best describe
landslide susceptibility with state-of-the-art machine learning methods. In our
study, we employed state-of-the-art machine learning algorithms including
XgBoost, LR, KNN, SVM, and Adaboost for landslide susceptibility prediction. To
find the best hyperparameters of each individual classifier for optimized
performance, we have incorporated the Grid Search method, with 10 Fold
Cross-Validation. In this context, the optimized version of XgBoost
outperformed all other classifiers with a Cross-validation Weighted F1 score of
94.62 %. Followed by this empirical evidence, we explored the XgBoost
classifier by incorporating TreeSHAP, a game-theory-based statistical algorithm
used to explain Machine Learning models, to identify eloquent features such as
SLOPE, ELEVATION, TWI that complement the performance of the XGBoost classifier
mostly and features such as LANDUSE, NDVI, SPI which has less effect on models
performance. According to the TreeSHAP explanation of features, we selected the
9 most significant landslide causal factors out of 15. Evidently, an optimized
version of XgBoost along with feature reduction by 40 % has outperformed all
other classifiers in terms of popular evaluation metrics with a
Cross-Validation Weighted F1 score of 95.01 % on the training and AUC score of
97 %
- Abstract（参考訳）: 地すべりは、人為的な温暖化の時代において、人命と財産に対する脅威として定期的に発生してきた。
データ駆動型アプローチによる地すべり感受性の早期予測は時間の要求である。
本研究では,地すべりの感受性を最先端の機械学習手法で記述した雄弁な特徴について検討した。
本研究では,地すべり感受性予測にXgBoost,LR,KNN,SVM,Adaboostといった最先端の機械学習アルゴリズムを用いた。
最適化性能のための各分類器の最適なハイパーパラメータを見つけるために,10 Fold Cross-Validation を用いたグリッドサーチ手法を採用した。
この文脈で、最適化されたXgBoostは、クロスバリデーション重み付きF1スコア94.62 %の他の分類器よりも優れていた。
この経験的証拠に追従して,機械学習モデルの説明に使用されるゲーム理論に基づく統計アルゴリズムであるTreeSHAPを組み込んで,XGBoost分類器の性能を補完するSLOPE,ELEVATION,TWI,LANDUSE,NDVI,SPIといったモデル性能にはあまり影響しない特徴を同定し,XgBoost分類器を探索した。
特徴のtreeshapによる説明では, 地すべりの原因要因として, 15項目中9項目を選定した。
明らかに、XgBoostの最適化版と機能低下率の40%は、クロスバリデーション重み付きF1スコアの95.01 %、AUCスコアの97 %で、一般的な評価指標で他のすべての分類器を上回っている。
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