Este estudio evalúa si GeoShapley, un explicador basado en teoría de juegos, puede recuperar coeficientes variables espacialmente de modelos de aprendizaje automático utilizando incrustaciones de codificadores de ubicación. Once codificadores del marco TorchSpatial fueron evaluados frente a un proceso sintético con coeficientes conocidos en escalas de cuadrícula, condado y global.
- La evaluación probó once codificadores bajo condiciones no entrenadas y entrenadas contrastivamente, tanto con como sin coordenadas crudas.
- La recuperación del coeficiente principal fue consistentemente alta en todos los codificadores.
- La recuperación del coeficiente secundario dependió de la escala, mostrando la mayor variación a escala global.
- La línea base con coordenadas crudas se mantuvo competitiva durante todas las evaluaciones.
Los resultados indican que, aunque las incrustaciones de codificadores de ubicación pueden capturar efectivamente los efectos espaciales principales, su capacidad para recuperar coeficientes secundarios varía significativamente según la escala.