論文の概要: An Ensemble Framework for Explainable Geospatial Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03328v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 21:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 16:57:07.803779
• Title: An Ensemble Framework for Explainable Geospatial Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 説明可能な地理空間機械学習モデルのためのアンサンブルフレームワーク
• Authors: Lingbo Liu
• Abstract要約: 本稿では,局所空間重み付け手法,説明可能な人工知能(XAI),最先端機械学習技術を融合した統合フレームワークを提案する。 この枠組みは、地理的回帰と分類の両方において、予測の解釈可能性と精度を高めるために検証される。 これは予測精度を大幅に向上させ、空間現象を理解するための新しいアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.010404125829876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analyzing spatial varying effect is pivotal in geographic analysis. Yet, accurately capturing and interpreting this variability is challenging due to the complexity and non-linearity of geospatial data. Herein, we introduce an integrated framework that merges local spatial weighting scheme, Explainable Artificial Intelligence (XAI), and cutting-edge machine learning technologies to bridge the gap between traditional geographic analysis models and general machine learning approaches. Through tests on synthetic datasets, this framework is verified to enhance the interpretability and accuracy of predictions in both geographic regression and classification by elucidating spatial variability. It significantly boosts prediction precision, offering a novel approach to understanding spatial phenomena.
• Abstract（参考訳）: 空間変化の影響を分析することは地理的解析において重要である。 しかし、地理空間データの複雑さと非線形性から、この変動を正確に捉えて解釈することは困難である。 本稿では,局所的な空間重み付けスキーム,説明可能な人工知能(xai),最先端の機械学習技術を融合して,従来の地理的解析モデルと一般的な機械学習アプローチとのギャップを埋めるための統合フレームワークを提案する。 合成データセットのテストを通じて,空間変動の解明により,地理的回帰と分類の両面での予測の解釈可能性と精度を高めることを検証する。 これは予測精度を大幅に向上させ、空間現象を理解するための新しいアプローチを提供する。

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