5、可解释机器学习在地理空间数据分析中的应用与展望

可解释机器学习在地理空间数据分析中的应用与展望

1. 机器学习基础

机器学习是人工智能的重要子领域，它让计算机从经验中学习，适应新数据并提升性能，而无需明确编程。其核心在于分析师提供与特定任务（如分类或回归）相关的大量示例，模型通过学习这些示例来识别模式并推断规则，从而实现自动化任务。

在地理空间分析中，机器学习应用广泛，包括土地覆盖制图、环境建模、基于位置的服务以及交通优化等。通过利用地理空间数据，机器学习为复杂问题提供了深刻见解和创新解决方案，推动各行业向数据驱动的高效流程转变。

机器学习系统可根据三个标准进行分类：
- 人类监督程度 ：可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习使用标记数据集训练模型，使其能预测新数据的结果；无监督学习则分析数据的固有模式和结构；半监督学习结合了有标记和无标记数据；强化学习中，智能体通过环境反馈学习决策以实现特定目标。
- 增量学习能力 ：分为增量学习（在线学习）和批量学习。增量学习允许模型持续从新数据中学习，适用于处理顺序数据的应用；批量学习则一次性处理整个数据集。
- 学习方式 ：分为基于实例的学习和基于模型的学习。基于实例的学习通过比较新数据点与训练数据中的已知实例进行预测；基于模型的学习则从训练数据中识别模式构建预测模型。

分类标准	分类类型	特点
人类