Learning Daily Activity Sequences of Population Groups using Random Forest Theory
Notice bibliographique
Résumé
The choice of daily activity sequences differs between individuals based on their socio-demographic characteristics and their health and/or mobility status. The aim of this paper is to provide an improved methodology for learning and modeling the daily activity engagement patterns of individuals using a state-of-the-art machine learning algorithm. The dependencies between activity type, activity frequency, activity sequence, and socio-demographic characteristics of individuals are taken into account by employing a random forest model. In order to capture the heterogeneity and diversity among the predictor variables, we employed two different methods for split selection in the random forest algorithm: Classification and Regression Tree (CART) and curvature search. These two methods were examined under two different layer settings. In the first setting, the algorithm grows trees using all alternative predictor variables, whereas in the second setting the importance of the predictor variables is estimated and then the algorithm grows trees using only high-score predictor variables. The models were applied to time use data from the large Halifax Space-Time Activity Research (STAR) household travel diary survey. We evaluated the estimation accuracy of the proposed models using confusion matrix, transition matrix, and sequential alignment techniques. Results show that the random forest model with CART split selection using the first layer setting has the best accuracy in replicating activity agendas and activity sequences of individuals. The results of this paper are expected to be implemented within the activity-based travel demand model, Scheduler for Activities, Locations, and Travel (SALT).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».