空間機能エンジニアリング

空間機能エンジニアリングとは、地理情報を使用して、新しいデータを「構築」したり、地理情報から追加情報を開発することです。

たとえば、地下鉄駅のデータセットの場合、いくつかの距離内のレストランと劇場の数に関するメトリックを生成します。または、近所があれば、特定の家やロケーションを取り巻く平均的な住宅価格を生成します。結果は、通常、数値変数またはカテゴリ変数です。これらは、空間モデリング・コンテキストで空間的に明示的独立変数または外因性変数とも呼ばれます。空間特徴量エンジニアリングの目的は、これらの新機能を空間データから生成することです。空間データは、特別な独立した変数として扱われ、分析と予測のために(アルゴリズムを変更せずに)一般的な機械学習アルゴリズムに直接供給することができます。

空間機能エンジニアリングに基づく機械学習は、これらのプロセスが地理的にどこでも同じではないことを反映しています。これは空間機械学習の一種です。ただし、アプリケーション・ケースによっては、より内在的な空間関係や近所の影響を完全に考慮できない場合があります。したがって、アプリケーションは、Spatial AIによって提供される特殊な機械学習アルゴリズムを必要とする場合があります。

Oracle Spatialのデータベース機能を活用して、空間データに基づいて新機能を設計できます。また、次の3つの新しい機能エンジニアリング・メソッドがサポートされています - 「空間ラグ変圧器」、「カテゴリ・ラグ変圧器」、「空間座標変換器」。