Landslide Susceptibility Map using ML その5

Improving landslide susceptibility prediction through ensemble Recursive Feature Elimination and meta-learning framework | Research Square

2024年の文献です。
特徴量選択にアンサンブル（多数決）を利用しています。個々のモデルでは、RFECVを利用。さらに、ベースモデル ‐LRによるスタッキングを通して最終的な出力を得ています。

Full article: Near real-time spatial prediction of earthquake-induced landslides: A novel interpretable self-supervised learning method

こちらは transformer を利用されています。
pre-training 後に fine-tuning を実施したところ、他の手法より AUC がよかったよ、という報告です。

transformer ではグローバルな発生データを活用する pre-training が可能であり、データ量の多さを活かして高度な特徴学習ができそうです。それをローカルの発生・非発生データで fine-tuning することで、未知のデータに対する汎化性能を保ちつつ、ローカルな特性を捉えたモデルを構築できます。ローカルのために世界のデータを利用するという報告は"その2"で書き残しました。が、この場合は XGBoost ですので pre-training の概念がないですし、学習時に利用するにしても相応の非発生データが必要になります。

利用する特徴量を決めておいて、世界でデータを整備しておけば、事前学習済みデータとして配布・利用できそうです。幸か不幸か国内はこれからですので、特徴量に使える国内データの整備が進むとありがたいですね。