【Sustain Cities Soc】使用随机森林和 SHapley 加性解释（SHAP）模型的热相关死亡率

期刊：Sustainable Cities and Society题目：Explainable heat-related mortality with random forest and SHapley Additive exPlanations (SHAP) modelsDOI：https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.103677摘要：气候变化导致的热量增加，使城市热环境恶化，损害人体健康，导致与热相关的死亡。应对与热相关的损害的最重要方法之一是开发有效的预测工具。然而，在具有不同条件的城市中，准确预测热浪破坏是很困难的。由于气候、人口和社会经济部门在当地分布不同，因此每个地区对极端高温造成的损害的评估可能不同。在这项研究中，我们开发了一个基于随机森林的模型，用于估计城市内详细空间单元中与热相关的死亡率的发生率。通过超参数优化，模型的准确率、F1得分和AUC值分别为90.3%、94.75%和86%。通过引入最新的SHAP方法，从全局和局部两个角度对模型的估计结果进行了解释。经过解释，人 ………………………………