論文の概要: From Bytes to Bites: Using Country Specific Machine Learning Models to Predict Famine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09980v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 04:23:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 16:40:52.850233
• Title: From Bytes to Bites: Using Country Specific Machine Learning Models to Predict Famine
• Title（参考訳）: バイトからビットへ:国別機械学習モデルを使って飢餓を予測する
• Authors: Salloni Kapoor, Simeon Sayer,
• Abstract要約: 本研究では、飢餓と飢餓の危機に関する意思決定を予測し、伝達するために機械学習をどのように利用できるかを検討する。 経済指標は一貫して平均的な家庭栄養の最も重要な予測要因であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hunger crises are critical global issues affecting millions, particularly in low-income and developing countries. This research investigates how machine learning can be utilized to predict and inform decisions regarding famine and hunger crises. By leveraging a diverse set of variables (natural, economic, and conflict-related), three machine learning models (Linear Regression, XGBoost, and RandomForestRegressor) were employed to predict food consumption scores, a key indicator of household nutrition. The RandomForestRegressor emerged as the most accurate model, with an average prediction error of 10.6%, though accuracy varied significantly across countries, ranging from 2% to over 30%. Notably, economic indicators were consistently the most significant predictors of average household nutrition, while no single feature dominated across all regions, underscoring the necessity for comprehensive data collection and tailored, country-specific models. These findings highlight the potential of machine learning, particularly Random Forests, to enhance famine prediction, suggesting that continued research and improved data gathering are essential for more effective global hunger forecasting.
• Abstract（参考訳）: 飢餓の危機は、特に低所得国や発展途上国で、何百万もの人に影響を及ぼす重要な世界的な問題である。 本研究では、飢餓と飢餓の危機に関する意思決定を予測し、伝達するために機械学習をどのように利用できるかを検討する。 多様な変数(自然、経済、紛争関連)を活用することで、家庭栄養の重要な指標である食品消費スコアを予測するために、3つの機械学習モデル(Linear Regression、XGBoost、RandomForestRegressor)が採用された。 RandomForestRegressorは、平均予測誤差が10.6%の最も正確なモデルとして登場したが、精度は2%から30%を超える国で大きく変化した。 特に、経済指標は平均的な家庭の栄養の最も重要な予測因子であり、すべての地域で支配的な特徴は存在せず、包括的なデータ収集と国別モデルの必要性を強調した。 これらの知見は、飢餓予測を強化する機械学習、特にランダムフォレストの可能性を強調し、より効果的な飢餓予測には、継続的な研究とデータ収集の改善が不可欠であることを示唆している。

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