Основная идея алгоритма

Пакет landuse-rb реализует пространственный классификатор типов землепользования:

1. Входные данные — GeoDataFrame, содержащий полигоны кварталов и метки land_use_code.

2. Обучение — модель обучается на пространственно-обогащённых признаках, включая:

   • агрегацию соседних объектов в буфере (по расстоянию),
   • признаки ближайших k соседей.

3. Предсказание — на тестовой выборке выполняется прогноз классов и вероятностей.

4. Сохранение результатов:

   • обучающая выборка (train_data.geojson),
   • тестовая выборка с предсказаниями (test_predictions.geojson),
   • ошибки классификации (mistakes.geojson).

Пример работы алгоритма — на изображении ниже: