互聯網行業：利用遙感和隨機森林對加納勞動力市場數據進行網格化（英譯中）.pdf
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- 時間：2026/03/17
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互聯網行業：利用遙感和隨機森林對加納勞動力市場數據進行網格化（英譯中）。這項研究展示了高分辨率（0.005）網格化勞動力市場數據，通過使用隨機森林算法和遙感技術對加納地區 層面的普查數據進行降尺度處理而生成。它通過繪制17個就業類別（包括年齡、性別、技能、狀態、部門 、失業和NEET）來彌補空間分解勞動力市場數據的不足。將輔助數據（64個變量）如土地覆蓋、夜間燈光 、基礎設施和興趣點整合，以捕捉人口、經濟和參與因素。該模型實現了高精度（大多數類別R2 > 90%） ，并揭示了顯著的空間異質性，就業率在像素間從10%到98%不等。結果突出了城鄉和南北差異，以及部 門集中。變量重要性分析強調了建成區、夜間燈光、道路密度和植被健康狀況在預測就業模式中的作用， 并在不同就業類別中表現出特異性。該方法通過納入勞動力市場復雜性，超越了傳統的GDP或人口網格化 。研究結果展示了機器學習和地理空間數據在數據匱乏環境中增強社會經濟地圖制作的潛力。
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