空間回帰について
空間回帰は、地理的コンテキストを考慮しながら、独立した変数とターゲット変数の間の関係を識別することによって導出される入力データに基づいて、連続変数の値を予測することで構成されます。
たとえば、住宅価格が近くの住宅の価格の影響を受けるため、回帰モデルにこの空間効果を含めると、住宅価格をより正確に予測できます。 地理的アプリケーションでは空間回帰が不可欠であり、適用可能なシナリオを次にいくつか示します:
- 国勢調査データとロケーション情報に基づいて住宅価格を予測します。
- 経済的な機会、学校、医療、日々の通勤のための道路に近接していることを考慮して、家を選択してください。
- 近隣のロケーションに基づいて、特定のリージョンの収入中央値を予測します。
データの性質とタスクに応じて、最適なアルゴリズムの1つを選択する必要があります。 Oracle Spatial AIは、使用するアルゴリズムを決定するためのツールも提供し、データに適合する結果の機械学習アルゴリズムを提案します。