Het openbreken van de machine learning zwarte doos en het verkrijgen van inzichten uit geodata..
Black-box-modellen

Sommige machine learning-modellen worden “black-box-modellen” genoemd omdat het voor de gebruiker niet altijd duidelijk is hoe hun resultaten worden gegenereerd. Hoewel het bouwen van een model met hoge nauwkeurigheid wordt beschouwd als het belangrijkste zakelijke doel voor de meeste organisaties die machine learning-technieken toepassen, is het voor de eigenaars niet voldoende te weten hoe een model werkt. Wij weten bijvoorbeeld dat de afstanden tot het stadscentrum en scholen van invloed kunnen zijn op woningwaarden. We weten echter niet of het verband tussen die twee lineair, monotoon of nog complexer is. Om modelresultaten beter te kunnen begrijpen en te presenteren doen wij een beroep op andere instrumenten.

 
Visualisaties

Een hulpmiddel om machine learning-modellen zoals die van het random forest type transparanter te maken is de partiële afhankelijkheidsplot. Deze visualiseert de functionele relatie tussen kenmerken van de invoer en de uitvoer. Meer specifiek vertelt de partieel afhankelijke functie ons het gemiddelde marginale effect op de modelvoorspelling voor een bepaalde waarde van het kenmerk.

Een voorbeeld is hiernaast gegeven. StraTopo heeft met hun geodata een op machine learning gebaseerde woningwaarderingsmodel ontwikkeld dat beschrijft hoe locatiekenmerken woningwaardes beïnvloeden.

Deze grafiek toont de relatie tussen de fietsafstand tot het stadscentrum en de voorspelde woningwaarde in Limburg. Zichtbaar is dat waarde, voordat de afstand tot het centrum 7 kilometer bedraagt, daalt naarmate we verder in de Limburgse buitenwijken komen. Deze stijgt echter daarna echter weer en stabiliseert zich uiteindelijk na 11 kilometer.

Samenvattend kunnen we zien dat de prijs dramatisch daalt naarmate de afstand tot het stadscentrum groter wordt. wat een veel voorkomende situatie is. Deze grafiek is gemaakt voor modelvisualisatie en StraTopo werkt momenteel aan het analyseren van andere kenmerken en het presenteren van hun invloed.

Meer weten?

Wilt u meer weten, of de gegevens van StraTopo integreren? Neem dan contact op met StraTopo via info@stratopo.nl.