#每日一篇学术文章# 【基于可解释性机器学习的养老产业空间布局研究】（Research on the spatial layout of the elderly care industry based on explainable machine learning: A case study of Hangzhou）http://t.cn/AXweSJ9T
养老产业发展关乎人口老龄化问题，现有的养老服务设施空间布局影响因素及预测优化研究尚不够深入。以杭州市为例，基于第七次人口普查数据及POI数据，对比了决策树（DT）、随机森林（RF）、极端梯度提升树（XGBoost）3种机器学习模型对养老服务设施空间布局的预测精度，选取较优模型进行空间预测分析，并辅以SHAP模型进行深度解释。结果表明∶（1）RF模型的预测精度较高，SHAP模型可以对机器学习算法进行有效解释；（2）人口数量、政府机构对养老服务设施布局有积极作用，金融服务设施对养老服务设施布局有消极作用；（3）未来杭州市养老服务设施建设重点应布局在上城区、拱墅区及其外围区域，放缓富阳区、临安区的养老服务设施建设。

关键词 ：养老产业；养老服务设施；空间布局；POI数据；机器学习

来源：浙江大学学报（理学版）