Explainable Machine Learning Method for Aesthetic Prediction of Doors and Home Designs
Notice bibliographique
Résumé
The field of interior home design has witnessed a growing utilization of machine learning. However, the subjective nature of aesthetics poses a significant challenge due to its variability among individuals and cultures. This paper proposes an applied machine learning method to enhance manufactured custom doors in a proper and aesthetic home design environment. Since there are millions of possible custom door models based on door types, wood species, dyeing, paint, and glass types, it is impossible to foresee a home design model fitting every custom door. To generate the classification data, a home design expert has to label thousands of door/home design combinations with the different colors and shades utilized in home designs. These data train a random forest classifier in a supervised learning context. The classifier predicts a home design according to a particular custom door. This method is applied in the following context: A web page displays a choice of doors to a customer. The customer selects the desired door properties, which are sent to a server that returns an aesthetic home design model for this door. This door configuration generates a series of images through the Unity 3D engine module, which are returned to the web client. The customer finally visualizes their door in an aesthetic home design context. The results show the random forest classifier’s good performance, with an accuracy level of 86.8%, in predicting suitable home design, marking the way for future developments requiring subjective evaluations. The results are also explained using a feature importance graphic, a decision tree, a confusion matrix, and text.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».