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/2308.06399v4
- Date: Sat, 9 Dec 2023 22:32:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 02:00:04.242303
- 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: 2021年現在、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1億9700万ヘクタールを占める。
混合効果モデル、ランダム係数モデル、ランダム森林、ディープラーニングアーキテクチャなど、さまざまな統計的および機械学習モデルが、トウモロコシの収量を予測するために考案されている。
本研究では,無作為な効果をベイズネットワーク(BN)に統合し,その能力を利用して有向非巡回グラフによる因果関係と確率関係をモデル化する。
- 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, a crucial crop globally cultivated across vast regions, especially in
sub-Saharan Africa, Asia, and Latin America, occupies 197 million hectares as
of 2021. Various statistical and machine learning models, including
mixed-effect models, random coefficients models, random forests, and deep
learning architectures, have been devised to predict maize yield. These models
consider factors such as genotype, environment, genotype-environment
interaction, and field management. However, the existing models often fall
short of fully exploiting the complex network of causal relationships among
these factors and the hierarchical structure inherent in agronomic data. This
study introduces an innovative approach integrating random effects into
Bayesian networks (BNs), leveraging their capacity to model causal and
probabilistic relationships through directed acyclic graphs. Rooted in the
linear mixed-effects models framework and tailored for hierarchical data, this
novel approach demonstrates enhanced BN learning. Application to a real-world
agronomic trial produces a model with improved interpretability, unveiling new
causal connections. Notably, the proposed method significantly reduces the
error rate in maize yield prediction from 28% to 17%. These results advocate
for the preference of BNs in constructing practical decision support tools for
hierarchical agronomic data, facilitating causal inference.
- Abstract（参考訳）: 特にサハラ以南のアフリカ、アジア、ラテンアメリカで栽培されているトウモロコシは、2021年時点で1億9700万ヘクタールを占めている。
混合効果モデル、ランダム係数モデル、ランダムフォレスト、ディープラーニングアーキテクチャを含む様々な統計的および機械学習モデルが、トウモロコシ収量を予測するために考案された。
これらのモデルは、ジェノタイプ、環境、ジェノタイプ-環境相互作用、およびフィールド管理などの要因を考察する。
しかし、既存のモデルは、これらの要因と農業データに固有の階層構造の間の因果関係の複雑なネットワークを完全に活用できないことが多い。
本研究では,無作為効果をベイズネットワーク(bns)に統合し,有向非巡回グラフによる因果関係と確率的関係をモデル化する手法を提案する。
線形混合影響モデルフレームワークで回転し、階層データ用に調整されたこの新しいアプローチは、BN学習の強化を示す。
実世界の農業試験への応用は、解釈性を改善し、新しい因果関係を明らかにするモデルを生み出す。
提案手法は,トウモロコシ収量予測における誤差率を28%から17%に大幅に低減する。
これらの結果は、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の構築においてBNを優先し、因果推論を促進することを主張する。
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