★ 2
研究提出 Local Spatial TreeSHAP，解释北京社区洪涝韧性差异
研究构建空间可解释机器学习框架，结合地理加权随机森林与新提出的 Local Spatial TreeSHAP 算法，在社区尺度解释非线性韧性机制。应用于北京 2023 年 7 月暴雨影响的 779 个社区，发现 SHAP 值的空间自相关比预测变量平均低 66.2%，并沿城镇化梯度呈现三类韧性模式。
arXiv cs.LG10 小时前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
研究构建空间可解释机器学习框架，结合地理加权随机森林与新提出的 Local Spatial TreeSHAP 算法，在社区尺度解释非线性韧性机制。应用于北京 2023 年 7 月暴雨影响的 779 个社区，发现 SHAP 值的空间自相关比预测变量平均低 66.2%，并沿城镇化梯度呈现三类韧性模式。