論文の概要: Multicollinearity Resolution Based on Machine Learning: A Case Study of Carbon Emissions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01115v3
• Date: Thu, 02 Jan 2025 14:59:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 22:24:07.642642
• Title: Multicollinearity Resolution Based on Machine Learning: A Case Study of Carbon Emissions
• Title（参考訳）: 機械学習に基づくマルチコリニアリティの解決:二酸化炭素排出量のケーススタディ
• Authors: Xuanming Zhang, Xiaoxue Wang, Yonghang Chen,
• Abstract要約: 本研究では,DBSCANクラスタリングとペナル化回帰モデルを用いた一般的な分析フレームワークを提案する。 この枠組みを適用して2000年から2019年までの46の産業のエネルギー消費データを分析した結果、中国では16のカテゴリーが特定された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.588718946589364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study presents a general analytical framework using DBSCAN clustering and penalized regression models to address multifactor problems with structural complexity and multicollinearity issues, such as carbon emission issue. The framework leverages DBSCAN for unsupervised learning to objectively cluster features. Meanwhile, penalized regression considers model complexity control and high dimensional feature selection to identify dominant influencing factors. Applying this framework to analyze energy consumption data for 46 industries from 2000 to 2019 identified 16 categories in the sample of China. We quantitatively assessed emission characteristics and drivers for each. The results demonstrate the framework's analytical approach can identify primary emission sources by category, providing quantitative references for decision-making. Overall, this framework can evaluate complex regional issues like carbon emissions to support policymaking. This research preliminarily validated its application value in identifying opportunities for emission reduction worldwide.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,DBSCANクラスタリングとペナル化回帰モデルを用いて,構造的複雑性や二酸化炭素排出量問題などの多成分問題に対処する一般的な分析フレームワークを提案する。 このフレームワークはDBSCANを教師なし学習に活用し、機能を客観的にクラスタリングする。 一方、ペナル化回帰はモデル複雑性制御と高次元特徴選択を考慮し、支配的な影響要因を特定する。 この枠組みを適用して2000年から2019年までの46の産業のエネルギー消費データを分析した結果、中国では16のカテゴリーが特定された。 それぞれの排出特性と運転者について定量的に評価した。 その結果, フレームワークの分析手法により, 主要な排出源をカテゴリー別に同定し, 意思決定の定量的基準を提供することができた。 全体として、この枠組みは政策立案を支援するために二酸化炭素排出量のような複雑な地域問題を評価できる。 この研究は、世界中の排出削減の機会を特定するために、その適用価値を事前に検証した。

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