地理加重ランダムフォレスト

地理加重ランダムフォレスト（GWRF）は、空間的に局所的なアンサンブル学習手法であり、各観測地点で独立したランダムフォレストモデルを適合させ、空間カーネル関数を通じて、遠方のサンプルよりも近傍の訓練サンプルをより重み付けする。これは、Stefanos Georganos らによって2019年（2021年出版）に、Breiman のランダムフォレストの拡張として導入され、空間非定常性、すなわち予測変数と応答変数の関係が地理的空間によって変動する現象を扱う。