Random Forests für die Analyse räumlicher Daten anpassen

Random Forests (RF) ist eine beliebte Methode zur Datenanalyse. Sie funktioniert gut in verschiedenen Bereichen, weil sie komplexe Zusammenhänge zwischen einer Zielvariable, also dem Ergebnis, das wir vorhersagen wollen, und den Prädiktoren, also den Merkmalen, die wir zur Vorhersage nutzen, handhaben kann. Eine der wichtigsten Stärken von RF ist ihre Fähigkeit, mit komplizierten Mustern in den Daten umzugehen.

In Umweltstudien schauen wir oft auf Daten, die sich über Raum und Zeit verändern. Das bedeutet, dass der Standort der Datenpunkte und deren Beziehung über die Zeit unsere Ergebnisse beeinflussen können. Traditionelles RF berücksichtigt diese räumlichen oder zeitbezogenen Informationen nicht immer. Daher kann eine Anpassung von RF, um diese räumliche Abhängigkeit zu berücksichtigen, die Vorhersagen verbessern.

#Arten von räumlichen Daten

Wenn wir über räumliche Daten sprechen, können wir sie in drei Typen kategorisieren:

1. Punktreferenzierte Daten: Diese Art umfasst Daten, die an bestimmten Orten gesammelt wurden. Zum Beispiel repräsentieren Luftqualitätsmessungen, die an Messstationen gemacht werden, den Verschmutzungsgrad an bestimmten geografischen Punkten.

2. Flächendaten: Dazu gehören Daten, die über definierte Bereiche gesammelt werden, wie die durchschnittliche Temperatur, die über ganze Regionen gemessen wird.

3. Punktemuster-Daten: Diese Art betrachtet die Verteilung von Punkten, wie die Position von Bäumen in einem Wald.

Dieser Artikel konzentriert sich auf den ersten Typ, punktreferenzierte Daten. Solche Daten repräsentieren Beobachtungen, bei denen der Standort wichtig ist und oft in Umweltstudien vorkommen.

#Die Grundlagen von Random Forests

Random Forest ist eine Sammlung von Entscheidungsbäumen, die zur Vorhersage verwendet werden. Jeder Baum im Wald macht seine eigene Vorhersage, und das Gesamtergebnis wird dann durch das Mitteln dieser Vorhersagen (im Fall von Regression) oder durch Abstimmung (bei Klassifikationsaufgaben) gefunden.

Ein Entscheidungsbaum funktioniert, indem er Daten basierend auf bestimmten Bedingungen aufteilt, was hilft, die Vorhersagen Schritt für Schritt zu verbessern. Der Prozess beginnt an einem Wurzelknoten und geht zu Blattknoten basierend auf diesen Splits. Jeder interne Knoten testet eine Bedingung zu einem der Prädiktoren, was zu Verzweigungen für weitere Bedingungen führt. Diese Methode geht weiter, bis ein Blattknoten erreicht wird, der die endgültige Vorhersage bietet.

Während Entscheidungsbäume einfach und nachvollziehbar sind, können sie auch empfindlich auf die Daten reagieren. Kleine Änderungen in den Daten können zu grossen Veränderungen in den Ergebnissen führen, was sie weniger zuverlässig macht. Random Forest löst dies, indem es viele Bäume erstellt und deren Ergebnisse kombiniert, was im Allgemeinen zu einer besseren Leistung führt.

#Einschränkungen des Standard-Random Forest im räumlichen Kontext

Trotz ihrer Stärken hat das Standard-RF Einschränkungen bei räumlichen Daten. Hier sind einige Gründe, warum das Standard-RF möglicherweise nicht so gut funktioniert:

1. Nichtberücksichtigung des geografischen Standorts: Traditionelles RF berücksichtigt nicht die geografischen Standorte der Datenpunkte, die in räumlichen Studien entscheidend sein können.

2. Unabhängigkeitsannahme: Die Methode, die zur Erstellung der Wälder verwendet wird, beruht auf der Annahme, dass die Datenpunkte unabhängig sind. In räumlichen Daten können jedoch nahegelegene Punkte einander beeinflussen, was diese Annahme verletzt.

3. Korrelation bei Bootstrap-Proben: Bei der Erstellung neuer Datenproben durch Bootstrapping kann die Korrelation zwischen nahegelegenen Datenpunkten zu verzerrten Ergebnissen führen.

4. Suboptimale Vorhersagen: Die Art und Weise, wie RF seine Entscheidungen optimiert, führt möglicherweise nicht zu den besten Ergebnissen, wenn die Daten räumlich korreliert sind.

Diese Punkte machen es notwendig, die RF-Methode anzupassen, um räumliche Daten besser zu verarbeiten.

#Anpassung von Random Forest für räumliche Daten

Um RF effektiv mit räumlichen Daten zu nutzen, haben Forscher mehrere Strategien vorgeschlagen. Diese Strategien können in drei Hauptkategorien unterteilt werden: Vorverarbeitung, In-Verarbeitung und Nachverarbeitung.

#Vorverarbeitung

Die Vorverarbeitung umfasst die Modifikation der Daten, bevor RF angewendet wird. Dies könnte das Hinzufügen neuer Prädiktoren umfassen, die räumliche Korrelation widerspiegeln. Einige Methoden in dieser Kategorie sind:

• Hinzufügen geografischer Informationen: Durch das Einbeziehen zusätzlicher Variablen, die Informationen über die Nähe der Datenpunkte bieten, können wir das Modell dabei unterstützen, mögliche räumliche Muster zu verstehen.

• Verwendung räumlicher Proxys: Dies umfasst die Auswahl von Prädiktoren, die räumliche Variablen darstellen, wie Abstände zwischen Punkten oder Umweltfaktoren, die sich über den Raum verändern.

#In-Verarbeitung

In-Verarbeitungsstrategien ändern die Art, wie RF selbst während der Vorhersagephase funktioniert. Dies könnte bedeuten, wie Bäume gebaut werden oder wie Daten ausgewählt werden. Hier sind einige Methoden:

• Anpassen des Baumaufbaus: Die Lernregeln so anpassen, dass sie die räumliche Korrelation beim Aufteilen in den Entscheidungsbäumen berücksichtigen.

• Ändern der Sampling-Methoden: Die Bootstrap-Sampling-Methode anpassen, um räumliche Beziehungen zu berücksichtigen und damit repräsentativere Proben zu schaffen.

#Nachverarbeitung

Die Nachverarbeitung befasst sich mit den Ausgaben von RF, nachdem Vorhersagen getroffen wurden. Häufige Methoden sind:

• Kriging-Restwerte: Bei dieser Methode werden die Vorhersagen von RF verwendet und eine geostatistische Technik namens Kriging angewendet, um Anpassungen basierend auf räumlichen Korrelationen vorzunehmen.

• Sequentielle Gausssche Simulation: Diese Methode arbeitet ebenfalls mit RF-Restwerten und integriert räumliche Aspekte, um die Vorhersagen zu verbessern.

#Überprüfung der Strategien zur Anpassung von Random Forest

Forschungen haben untersucht, wie man RF besser für räumlich korrelierte Daten anpassen kann. Eine systematische Überprüfung sammelt verschiedene Beiträge, um zu verstehen, wie RF in den letzten Jahren angepasst wurde.

#Taxonomie der Strategien

Basierend auf der Literatur kann ein Klassifikationssystem helfen, die Strategien zur Anpassung von RF nach ihrem Zeitpunkt zu organisieren:

1. Vorverarbeitung: Strategien in dieser Gruppe fügen räumliche Informationen zu den Daten hinzu, bevor das RF-Modell angepasst wird.

2. In-Verarbeitung: Diese Strategien verändern den RF-Algorithmus selbst, während das Modell erstellt wird.

3. Nachverarbeitung: Diese Ansätze ändern die RF-Ausgabe, nachdem die Vorhersagen getroffen wurden.

Diese Kategorien können sich überschneiden, und einige Methoden könnten in mehrere Strategien passen.

#Ergebnisse aus der Literaturübersicht

Die systematische Überprüfung analysierte eine Auswahl wissenschaftlicher Dokumente, die versucht haben, RF-Modelle für räumliche Daten anzupassen. Die Ergebnisse sind basierend auf den angewendeten Strategien kategorisiert:

#Vorverarbeitungsstrategien

Mehrere Studien haben räumliche Prädiktoren hinzugefügt oder bestehende Daten transformiert, um die RF-Leistung zu verbessern. Dazu gehört die Verwendung geographischer Abstände und anderer Metriken, um RF dabei zu helfen, räumliche Muster zu erfassen.

#In-Verarbeitungsstrategien

Einige Studien haben modifiziert, wie Bäume gebaut werden oder wie die Daten ausgewählt werden. Diese Anpassungen zielen darauf ab, räumliche Korrelationen während des Lernprozesses zu berücksichtigen.

#Nachverarbeitungsstrategien

Eine beträchtliche Anzahl von Studien hat erfolgreich Nachverarbeitungsmethoden angewendet, um die Vorhersagen von RF zu verbessern. Dies beinhaltet oft die Kombination von RF-Ausgaben mit Kriging-Techniken zur Verfeinerung der Vorhersagen.

#Fazit

Zusammenfassend ist die Anpassung von Random Forest für räumlich korrelierte Daten ein fortlaufendes Forschungsgebiet. Verschiedene Strategien wurden in unterschiedlichen Studien vorgeschlagen und umgesetzt, um die Einschränkungen des Standard-RF bei der Anwendung auf räumliche Daten zu bewältigen.

In Zukunft wird es wichtig sein, diese Methoden weiter zu verfeinern und neue Ansätze zu erkunden. Ein tieferes Verständnis und eine breitere Anwendung dieser Anpassungen können zu besseren Vorhersagen in der Umweltwissenschaft und verwandten Bereichen führen, was letztendlich die Fähigkeit verbessern kann, komplexe Phänomene, die von räumlichen Faktoren beeinflusst werden, zu analysieren.

Dieses Forschungsgebiet bleibt lebendig und wird voraussichtlich weitere Fortschritte und Anwendungen in naher Zukunft hervorbringen. Die bisher geleistete Arbeit legt eine solide Grundlage für zukünftige Studien und die kontinuierliche Verbesserung von prädiktiven Modellierungstechniken in räumlichen Kontexten.

Mit dem zunehmenden Volumen an räumlichen Daten, die aus verschiedenen Quellen verfügbar sind, ist es entscheidend, flexible Modelle zu entwickeln, die diese Informationen effektiv verarbeiten können. Die fortlaufende Erforschung der Anpassung von RF wird zu einem besseren Verständnis von Umweltprozessen und -phänomenen beitragen und zu genaueren Modellen und besseren Entscheidungen basierend auf räumlichen Daten führen.