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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02912v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 02:42:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-13 12:05:57.513749
• 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,
• Abstract要約: 本研究では,DBSCANクラスタリングとElastic Net回帰モデルを統合する分析フレームワークを提案する。 この枠組みを中国の46の産業のエネルギー消費データに適用した結果、16のカテゴリーが特定された。 本研究は、複雑な地域課題を解析するためのフレームワークのグローバルな適用性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7816649354819878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes an analytical framework that integrates DBSCAN clustering with the Elastic Net regression model to address multifactorial problems characterized by structural complexity and multicollinearity, exemplified by carbon emissions analysis. DBSCAN is employed for unsupervised learning to objectively cluster features, while the Elastic Net is utilized for high-dimensional feature selection and complexity control. The Elastic Net is specifically chosen for its ability to balance feature selection and regularization by combining L1 (lasso) and L2 (ridge) penalties, making it particularly suited for datasets with correlated predictors. Applying this framework to energy consumption data from 46 industries in China (2000-2019) resulted in the identification of 16 categories. Emission characteristics and drivers were quantitatively assessed for each category, demonstrating the framework's capacity to identify primary emission sources and provide actionable insights. This research underscores the global applicability of the framework for analyzing complex regional challenges, such as carbon emissions, and highlights qualitative features that humans find meaningful may not be accurate for the model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,DBSCANクラスタリングとElastic Net回帰モデルを統合した解析フレームワークを提案する。 DBSCANは教師なし学習で特徴を客観的にクラスタリングし、Elastic Netは高次元の特徴選択と複雑性制御に使用される。 Elastic Netは、L1(lasso)とL2(ridge)のペナルティを組み合わせることで、機能選択と正規化のバランスをとる能力に特化している。 この枠組みを中国の46産業(2000-2019)のエネルギー消費データに適用することにより、16のカテゴリーが特定できた。 排出特性と運転者は、それぞれのカテゴリーについて定量的に評価され、主要な排出源を特定し、実行可能な洞察を提供するための枠組みの能力が実証された。 この研究は、炭素排出量などの複雑な地域課題を分析するためのフレームワークのグローバルな適用性を強調し、人間が意味のあると感じる定性的特徴がモデルにとって正確でない可能性があることを強調した。

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