Presentation Information
[D2-04]メッシュデータを用いた大阪府の人口の社会増減に関連する因子の抽出-高相関データに対する機械学習を用いたボトムアップな特徴量統合手法の提案-
*Atsushi Takizawa1 (1. Osaka Metropolitan University)
Keywords:
国勢調査,人口の社会増減,機械学習,SHAP,UMAP
本研究は，大阪府を対象として，近年の社会人口動態の変化を分析する．詳細な国勢調査等のメッシュデータを活用しつつ，多重共線性に強いアンサンブル木ベースの機械学習モデルを適用し，相関する多数の変数をそのまま投入してモデルを作成する．次にSHAP値を用いて変数の重要性を評価し，その後SHAP相関行列に対する非線形次元削減を実施し，社会移動の主たる要因を抽出する．このボトムアップなデータ駆動型アプローチにより，従来の人のライフイベントに基づく説明を超えた，社会移動に関する広範な関連因子を推定できることを示す．