Modeling Urban Land Use Changes Using Support Vector Machines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Support Vector Machines (SVM) is a machine learning (ML) algorithm commonly applied to the classification of remotely sensing data and more recently for modeling land use changes. However, in most geospatial applications the current literature does not elaborate on specifications of the SVM method with respect to data sampling, attribute selection and optimal parameters choices. Therefore the main objective of this study is to present and investigate the SVM technique for modeling urban land use change. The SVM model building procedure is presented together with the detailed evaluation of the output results with respect to the choice of datasets, attributes and the change of SVM parameters. Geospatial datasets containing nine land use classes and spatial attributes for the Municipality of Zemun, Republic of Serbia were used for years 2001, 2003, 2007 and 2011. The Correlation‐based Feature Subset method, kappa coefficient, Area Under Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) and kappa simulation were used to perform the model evaluation and compare the model outputs with the real land use datasets. The obtained results indicate that the SVM‐based models perform better when implementing balanced data sampling, reduced data sets to informative subsets of attributes and properly identify the optimal learning parameters.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle