論文の概要: Water Quality Estimation Through Machine Learning Multivariate Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02508v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 08:04:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.779537
• Title: Water Quality Estimation Through Machine Learning Multivariate Analysis
• Title（参考訳）: 機械学習多変量解析による水質評価
• Authors: Marco Cardia, Stefano Chessa, Alessio Micheli, Antonella Giuliana Luminare, Francesca Gambineri,
• Abstract要約: 水は農業、畜産、畜産、農業で使われている。 本研究では,UV-Visible(UV-Visible)分光と機械学習の統合について述べる。 提案手法は,重要な水質パラメータの迅速かつ正確かつ解釈可能な評価の可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4615428284117464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quality of water is key for the quality of agrifood sector. Water is used in agriculture for fertigation, for animal husbandry, and in the agrifood processing industry. In the context of the progressive digitalization of this sector, the automatic assessment of the quality of water is thus becoming an important asset. In this work, we present the integration of Ultraviolet-Visible (UV-Vis) spectroscopy with Machine Learning in the context of water quality assessment aiming at ensuring water safety and the compliance of water regulation. Furthermore, we emphasize the importance of model interpretability by employing SHapley Additive exPlanations (SHAP) to understand the contribution of absorbance at different wavelengths to the predictions. Our approach demonstrates the potential for rapid, accurate, and interpretable assessment of key water quality parameters.
• Abstract（参考訳）: 水の品質は、アグリフードセクターの品質の鍵となる。 水は農業、畜産、畜産、食品加工産業に使われている。 この分野の進歩的デジタル化の文脈では、水質の自動評価が重要な資産になりつつある。 本研究では,紫外線可視(UV-Visible,UV-Visible)分光法と機械学習の統合について,水質評価の文脈で紹介する。 さらに, SHAP(SHapley Additive ExPlanations)を用いて, 異なる波長の吸収率の予測への寄与を理解することにより, モデル解釈可能性の重要性を強調した。 提案手法は,重要な水質パラメータの迅速かつ正確かつ解釈可能な評価の可能性を示すものである。

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