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[2212.05814] GWRBoost:A geographically weighted gradient boosting method for explainable quantification of spatially-varying relationships

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nigimitama commented

[2212.05814] GWRBoost:A geographically weighted gradient boosting method for explainable quantification of spatially-varying relationships

geographically weighted regression (GWR) を作るとき、次のような課題がある

  • GWRを作るのに使われる線形回帰は非線形データへの予測精度が出にくい
  • 決定木やSVMは非線形データにも対応できるが説明性が低い

この研究では上記の柔軟性と説明性の問題に取り組むため geographically gradient boosting weighted regression model (GWRBoost) を提案する。これはAICも計算できて従来型のGWRと比較可能である。

nigimitama commented

勾配ブースティングなので加法的に学習していく

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ただし、よくあるGBDTとは違い決定木ではなく線形モデルであることによって説明性を保とうとしているっぽい

nigimitama commented

パラメータがn*m個はでてくるけど説明性は保てるのか？

論文では平均を見たりしているっぽいがその解釈であっているのか？ちょっと疑問

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