Estimating the distribution of anthropogenic asbestos using random forest algorithm - Hietaranta, Mikko (2020)
Tässä tutkimuksessa selvitettiin koneoppimisella tapahtuvan datakäsittelyn käyttökelpoisuutta ja sen tuottamia tuloksia asbestin alueellisesta jakautumisesta Suomessa. Analysoitava data perustui rakennusten valmistumisvuoteen, käyttötarkoitukseen, tunnettuihin käytössä olleisiin asbestituotteisiin ja näiden jakautumiseen kuntien välillä. Analyysi tehtiin random forest-algoritmilla, jonka todettiin oppivan hyvin ennustamaan aineistoa, jonka suureiden ja tutkittavan asian välillä on selkeitä korrelaatioita. Algoritmi onnistui arvioimaan asbestin määrää eri kuntien välillä, ja määrien huomattiin korreloivan rakennusten valmistumisajan kanssa, etenkin 1960-70 luvuilla, jolloin sitä käytettiin myös eniten. Erilliset asuinrakennukset edustivat suurinta osaa datasta, eikä tämän vuoksi kaikista rakennustyypeistä löydetty korrelaatiota asbestin kunnallisen määrän kanssa. Tutkimuksen suurimmat ongelmat olivat tarkan, tilastoidun datan poissaolo asbestin käyttömääristä ja -kohteista, mikä loi epävarmuustekijöitä tuloksiin. Tästä huolimatta data käsiteltiin ja arvioitiin tarkkojen rakennustietokantojen avulla.