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J-GLOBAL ID：202202276200752781   整理番号：22A0416990

森林カバータイプ分類のためのK最近傍アルゴリズムの性能評価【JST・京大機械翻訳】

Performance Assessment of K-Nearest Neighbor Algorithm for Classification of Forest Cover Type

著者 (2件)： Maurya Pratibha (AIIT, Amity University, Uttar Pradesh, Lucknow, India) ,  Kumar Arvind (Bennett University, Greater Noida, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1404  ページ： 43-51  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然資源,特に土壌,水,森林,動物多様性,および気候は,著者らの生態系の構造と機能に不可欠である。重要な天然資源である森林は,重要な地球化学および生物気候事象の維持において重要な役割を持つ。森林構成の深い理解は,これらの野生地域の健康と生活の管理を助け,人類に高度に影響を与える。このため,森林被覆タイプ分類は,研究者にとって常に注目されている。機械学習ベースの分類器は,森林被覆タイプの予測においてよく機能する。本論文では,天然資源管理の重要性と,それを実行する際の予測モデルの能力を調べた。本論文は,非パラメトリックK最近傍(KNN)アルゴリズムを明確に研究し,54属性を持つUCI森林被覆型データセット上の機械学習分類器としてその有効性を評価した。この森林被覆タイプ(FC)は,データベース(KDD)アーカイブにおけるUCI知識発見で公開されている。本研究では,精度,再現率,およびF1スコアのような様々な性能パラメータに関する実験結果を評価した。これらの結果を文献で利用可能な他の研究結果と比較した。KNNは97.09%の精度を達成し,UCIリポジトリで利用可能な70.58%のオリジナルな仕事より著しく良い。得られた結果はまた,文献に存在する類似の研究に対して,多くの改善を示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  データベース ,  気候 ,  ヒト ,  地球化学 ,  生態系 ,  有効性 ,  性能評価 ,  機械学習 ,  予測モデル ,  リポジトリ ,  知識発見
準シソーラス用語： 天然資源 ,  再現率 ,  森林被覆 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 天然資源管理 ,  予測モデリング ,  森林カバータイプ ,  分類 ,  K最近傍

分類 (3件)： 自然保護  (SB06000L) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  森林生物学一般  (FF02010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 森林 ,  タイプ分類 ,  アルゴリズム ,  性能評価