Random Forest Berbobot Geografis

Random Forest Berbobot Geografis (GWRF) adalah metode pembelajaran ensemble spasial lokal yang memasang model Random Forest independen di setiap lokasi observasi, memberi bobot lebih pada sampel pelatihan terdekat daripada yang jauh melalui fungsi kernel spasial. Metode ini diperkenalkan oleh Stefanos Georganos dan kolega pada tahun 2019 (diterbitkan 2021) sebagai perluasan dari Random Forest Breiman untuk menangani non-stasioneritas spasial — fenomena di mana hubungan prediktor-respons bervariasi di seluruh ruang geografis.