Mis on ruumiline ristkinnitus ja milleks see vajalik on?

Ruumiline ristkinnitus on meetod masinõppe mudelite kvaliteedi hindamiseks, mis arvestab andmete ruumilist struktuuri. Erinevalt tavapärasest ristkinnitusest, kus andmed jagunevad juhuslikult treening- ja testkomplektideks, jagab ruumiline ristkinnitus andmed nende geograafilise asukoha põhjal, et vältida teabe lekkimist lähestikku paiknevate punktide vahel.

See on oluline, sest geospatsiaalsetes andmetes on objektidel, mis asuvad lähedal, sageli sarnased omadused (ruumiline autokorrelatsioon). Kui seda ei arvestata, võib mudel üleõppida ja näidata testil ülehinnatud täpsust.

Näide kasutusest: erinevate piirkondade muldade kvaliteedi prognoosimiseks mudeli loomisel aitab ruumiline ristkinnitus kontrollida, kui hästi suudab mudel üldistada teadmisi uutele geograafilistele aladele, mitte lihtsalt meelde jätta kohalikke omadusi.