論文の概要: Learning Bayesian Networks with Heterogeneous Agronomic Data Sets via
Mixed-Effect Models and Hierarchical Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06399v3
- Date: Wed, 25 Oct 2023 07:16:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 20:01:17.191948
- Title: Learning Bayesian Networks with Heterogeneous Agronomic Data Sets via
Mixed-Effect Models and Hierarchical Clustering
- Title（参考訳）: 混合効果モデルと階層クラスタリングによる異種農業データセットを用いたベイズネットワークの学習
- Authors: Lorenzo Valleggi and Marco Scutari and Federico Mattia Stefanini
- Abstract要約: 本研究では,ランダム効果をBN学習に統合する新しい手法を提案する。
その結果,提案手法によりBN学習が促進され,より解釈可能なモデルがもたらされることが示唆された。
同時に、トウモロコシ収量予測の誤差率を28%から17%に下げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Maize is a major crop providing vital calories in sub-Saharan Africa, Asia
and Latin America, with a global cultivation area of 197 million hectares in
2021. Therefore, many statistical models (such as mixed-effect and random
coefficients models) and machine learning models (such as random forests and
deep learning architectures) have been developed to predict maize yield and how
it is affected by genotype, environment and genotype-environment interaction
factors, including field management. However, these models do not fully
leverage the network of causal relationships between these factors and the
hierarchical structure of the agronomic data arising from data collection.
Bayesian networks (BNs) provide a powerful framework for modelling causal and
probabilistic relationships using directed acyclic graphs to illustrate the
connections between variables. This study introduces a novel approach that
integrates random effects into BN learning. Rooted in the linear mixed-effects
models framework, it is particularly well-suited to hierarchical data. Results
from a real-world agronomic trial suggest that the proposed approach enhances
BN learning, leading to a more interpretable model and discovering new causal
connections. At the same time, the error rate of maize yield prediction is
reduced from 28% to 17%. Therefore, we argue that BNs should be the tool of
choice to construct practical decision support tools for hierarchical agronomic
data that allow for causal inference.
- Abstract（参考訳）: トウモロコシはサハラ以南のアフリカ、アジア、ラテンアメリカで重要なカロリーを提供する主要作物であり、2021年の世界の栽培面積は1億9700万ヘクタールである。
そのため、トウモロコシの収量を予測するため、多くの統計モデル(混合効果モデルやランダム係数モデルなど)や機械学習モデル(ランダム森林やディープラーニングアーキテクチャなど)が開発され、フィールド管理を含むジェノタイプ、環境、ジェノタイプと環境の相互作用要因の影響を受けている。
しかし、これらのモデルは、これらの要因間の因果関係のネットワークと、データ収集から生じる農業データの階層構造を十分に活用していない。
ベイズネットワーク(bns)は、有向非巡回グラフを用いて変数間の接続を記述するために因果関係と確率関係をモデル化するための強力なフレームワークを提供する。
本研究では,ランダム効果をBN学習に統合する新しい手法を提案する。
線形混合効果モデルフレームワークに根ざしており、特に階層データに適している。
実世界の農業試験の結果は、提案手法がBN学習を強化し、より解釈可能なモデルと新たな因果関係の発見につながることを示唆している。
同時に、トウモロコシ収率予測の誤差率が28%から17%に低下する。
したがって、BNは因果推論を可能にする階層的農業データのための実用的な意思決定支援ツールを構築するためのツールであるべきだと論じる。
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