勾配ブースティング決定木を用いた橋梁損傷原因および補修工法の推定と分析

抄録

データ分析のコンペティションでは機械学習技術の1種である勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Tree，以下GBDT）が精度・計算速度ともに優れており，よく利用されている．本研究では，地方自治体に所属する道路管理者の補修工法選定の意思決定補助を目的として，橋梁管理システムによって記録された橋梁管理カルテ情報から損傷原因および補修工法の推定にGBDTが活用できるか検証した．検証の結果，GBDTはいずれのモデルも橋梁管理カルテデータから高い精度で損傷原因や対策区分を推定可能であることを確認した．また，学習後のモデルから説明変数の重要度やSHAP値を算出し，諸元が損傷原因や補修補強工法に与える影響を分析することにより，モデルの妥当性を確認した．