論文の概要: Attitudes and Latent Class Choice Models using Machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09871v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 10:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 16:01:48.219824
• Title: Attitudes and Latent Class Choice Models using Machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた態度と潜在クラス選択モデル
• Authors: Lorena Torres Lahoz (1), Francisco Camara Pereira (1), Georges Sfeir (1), Ioanna Arkoudi (1), Mayara Moraes Monteiro (1), Carlos Lima Azevedo (1) ((1) DTU Management, Technical University of Denmark)
• Abstract要約: LCCM (Latent Class Choice Models) の仕様において, 位置インジケータを効率的に組み込む手法を提案する。 この定式化は、位置指標と決定選択との関係を探索する能力において構造方程式を克服する。 我々は,デンマークのコペンハーゲンから,カーシェアリング(Car-Sharing, CS)サービスサブスクリプションの選択を推定するためのフレームワークをテストした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Latent Class Choice Models (LCCM) are extensions of discrete choice models (DCMs) that capture unobserved heterogeneity in the choice process by segmenting the population based on the assumption of preference similarities. We present a method of efficiently incorporating attitudinal indicators in the specification of LCCM, by introducing Artificial Neural Networks (ANN) to formulate latent variables constructs. This formulation overcomes structural equations in its capability of exploring the relationship between the attitudinal indicators and the decision choice, given the Machine Learning (ML) flexibility and power in capturing unobserved and complex behavioural features, such as attitudes and beliefs. All of this while still maintaining the consistency of the theoretical assumptions presented in the Generalized Random Utility model and the interpretability of the estimated parameters. We test our proposed framework for estimating a Car-Sharing (CS) service subscription choice with stated preference data from Copenhagen, Denmark. The results show that our proposed approach provides a complete and realistic segmentation, which helps design better policies.
• Abstract（参考訳）: LCCM(Latent Class Choice Models)は、選好類似性の仮定に基づいて集団を分割することにより、選択過程における観測されない不均一性を捉える離散選択モデル(DCM)の拡張である。 本稿では,潜伏変数の構成を定式化するために人工ニューラルネットワーク(ANN)を導入し,LCCMの仕様に位置インジケータを効率的に組み込む手法を提案する。 この定式化は、態度や信念のような観察不能で複雑な行動的特徴を捉える機械学習(ml)の柔軟性とパワーを考慮に入れることで、位置指標と決定選択との関係を探求する能力において、構造方程式を克服する。 これら全ては、一般化ランダムユーティリティモデルで提示される理論的仮定と推定パラメータの解釈可能性の整合性を維持しながら維持される。 提案するカーシェアリング(cs)サービスのサブスクリプション選択のためのフレームワークをデンマークのコペンハーゲンで提案する選好データを用いてテストした。 その結果,提案手法は完全かつ現実的なセグメンテーションを提供し,より優れたポリシー設計を支援することを示す。

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