論文の概要: An Ensemble Framework for Explainable Geospatial Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03328v2
- Date: Mon, 16 Dec 2024 18:27:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:56:20.931326
- 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: GeoShapleyメソッドは、機械学習(ML)とShapley値を統合し、地理的特徴の寄与を説明する。
ここでは,このギャップを埋めるために,局所空間重み付け方式をXAIとML技術と組み合わせるためのアンサンブルフレームワークを提案する。
このフレームワークは地理的回帰と分類の両方で機能し、複雑な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:
- Abstract: Analyzing spatially varying effects is pivotal in geographic analysis. However, accurately capturing and interpreting this variability is challenging due to the increasing complexity and non-linearity of geospatial data. Recent advancements in integrating Geographically Weighted (GW) models with artificial intelligence (AI) methodologies offer novel approaches. However, these methods often focus on single algorithms and emphasize prediction over interpretability. The recent GeoShapley method integrates machine learning (ML) with Shapley values to explain the contribution of geographical features, advancing the combination of geospatial ML and explainable AI (XAI). Yet, it lacks exploration of the nonlinear interactions between geographical features and explanatory variables. Herein, an ensemble framework is proposed to merge local spatial weighting scheme with XAI and ML technologies to bridge this gap. Through tests on synthetic datasets and comparisons with GWR, MGWR, and GeoShapley, this framework is verified to enhance interpretability and predictive accuracy by elucidating spatial variability. Reproducibility is explored through the comparison of spatial weighting schemes and various ML models, emphasizing the necessity of model reproducibility to address model and parameter uncertainty. This framework works in both geographic regression and classification, offering a novel approach to understanding complex spatial phenomena.
- Abstract（参考訳）: 空間的に異なる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化と非線形性のため,この変数の正確な取得と解釈は困難である。
地理重み付け(GW)モデルと人工知能(AI)方法論の統合の最近の進歩は、新しいアプローチを提供する。
しかし、これらの手法は単一のアルゴリズムに焦点を合わせ、解釈可能性よりも予測を強調することが多い。
最近のGeoShapleyメソッドは、機械学習(ML)とShapley値を統合して、地理的特徴の寄与を説明し、地理空間MLと説明可能なAI(XAI)の組み合わせを推進している。
しかし、地理的特徴と説明変数の間の非線形相互作用の探索は欠如している。
そこで,このギャップを埋めるために,局所空間重み付け手法をXAIとML技術と組み合わせるためのアンサンブルフレームワークを提案する。
合成データセットの検証とGWR,MGWR,GeoShapleyとの比較により,空間変動の解明による解釈性と予測精度の向上が検証された。
空間重み付けスキームと各種MLモデルの比較により再現性について検討し、モデルとパラメータの不確実性に対処するためのモデル再現性の必要性を強調した。
このフレームワークは地理的回帰と分類の両方で機能し、複雑な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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