تقترح هذه الدراسة نموذجًا هجينيًا حسابيًا قابلاً للتكرار لتصنيف الافتقار الإقليمي القابل للتفسير باستخدام بيانات جدولة غير متجانسة. يدمج النهج المنطق الضبابي وتعزيز التدرج الشديد في بنية من مرحلتين توازن بين القابلية للتفسير والأداء التنبؤي. أولًا، يتم تطبيق تحويل ضبابي لإنشاء مؤشرات خطر ومرونة قابلة للتفسير بناءً على مؤشرات إدارية متعددة المصادر. تم تشكيل مجموعة البيانات التحليلية من خلال دمج 11 مصدرًا إداريًا غير متجانس في مصفوفة واحدة تضم 166 وحدة إقليمية و 76 ميزة. تم تقييم النموذج على تقسيم مُصنّف 75/25 لمجموعات التدريب والاختبار باستخدام درجة F1، ROC-AUC، الدقة، الاسترجاع، ومعيار الجودة المدمج. تظهر النتائج التجريبية أن إطار Fuzzy-XGBoost المقترح حقق درجة F1 قدرها 0.7333 على مجموعة بيانات الاختبار، ROC-AUC قدره 0.8291، ودرجة مدمجة قدرها 0.768، متفوقًا على أقوى معيار أساسي ومتحسنًا في الاسترجاع في المناطق المعرضة للخطر. علاوة على ذلك، حدد تحسين العتبات الاحتمالية نقطة تشغيل عند τ = 0.35، مما أدى إلى تقليل عدد الحالات عالية المخاطر المفقودة مع الحفاظ على نوعية مقبولة. تظهر النتائج أن توسيع الميزات الضبابية مجتمعة مع تعزيز التدرج يقدم حلاً فعالًا وقابلًا للتفسير لمشكلات تصنيف المخاطر الجدولية ودعم القرار تحت ظروف عدم التجانس وعدم اليقين.
دراسة أكينبيكوفا وآخرون (الإثنين) هذا السؤال.