論文の概要: Carbon Emission Prediction on the World Bank Dataset for Canada
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17010v1
- Date: Sat, 26 Nov 2022 07:04:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-01 15:54:49.826995
- Title: Carbon Emission Prediction on the World Bank Dataset for Canada
- Title（参考訳）: カナダの世界銀行データセットにおける炭素排出量予測
- Authors: Aman Desai, Shyamal Gandhi, Sachin Gupta, Manan Shah and Samir Patel
- Abstract要約: 本稿では,今後数年間の二酸化炭素排出量(CO2排出量)の予測方法について述べる。
この予測は過去50年間のデータに基づいている。
このデータセットには1960年から2018年までの全国のCO2排出量(一人当たりメートル)が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9256577986166795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The continuous rise in CO2 emission into the environment is one of the most
crucial issues facing the whole world. Many countries are making crucial
decisions to control their carbon footprints to escape some of their
catastrophic outcomes. There has been a lot of research going on to project the
amount of carbon emissions in the future, which can help us to develop
innovative techniques to deal with it in advance. Machine learning is one of
the most advanced and efficient techniques for predicting the amount of carbon
emissions from current data. This paper provides the methods for predicting
carbon emissions (CO2 emissions) for the next few years. The predictions are
based on data from the past 50 years. The dataset, which is used for making the
prediction, is collected from World Bank datasets. This dataset contains CO2
emissions (metric tons per capita) of all the countries from 1960 to 2018. Our
method consists of using machine learning techniques to take the idea of what
carbon emission measures will look like in the next ten years and project them
onto the dataset taken from the World Bank's data repository. The purpose of
this research is to compare how different machine learning models (Decision
Tree, Linear Regression, Random Forest, and Support Vector Machine) perform on
a similar dataset and measure the difference between their predictions.
- Abstract（参考訳）: 環境へのCO2排出の継続的な増加は、世界が直面する最も重要な問題の一つだ。
多くの国は、壊滅的な結果から逃れるために炭素排出量をコントロールする決定を下している。
今後、二酸化炭素排出量を予測するための研究が数多く行われており、それに対処するための革新的な技術を開発するのに役立ちます。
機械学習は、現在のデータからの二酸化炭素排出量を予測する最も先進的で効率的な技術の1つである。
本稿では,今後数年間の二酸化炭素排出量(CO2排出量)の予測方法について述べる。
この予測は過去50年間のデータに基づいている。
予測に使用されるデータセットは、World Bankデータセットから収集される。
このデータセットには1960年から2018年までの全国のCO2排出量(一人当たりメートル)が含まれている。
本手法は,今後10年間にどのような二酸化炭素排出量対策を行うのかを機械学習で把握し,世界銀行のデータレポジトリから取得したデータセットに投影する手法である。
本研究の目的は、同じデータセット上で異なる機械学習モデル(決定木、線形回帰、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン)がどのように機能するかを比較し、予測の違いを測定することである。
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