空间机器学习（SML）是一种新兴的数据科学领域，它结合了机器学习和地理信息系统（GIS）技术，旨在通过空间数据分析和建模来预测未来事件。SML 的研究范围涵盖了各种领域，从环境科学到商业应用都有广泛的应用。
在传统的机器学习方法中，模型通常是在样本内数据集上进行训练和测试的。然而，这种方法可能会在处理特定的空间数据时出现问题，因为这些数据可能会在样本外存在空间相关性。
空间机器学习的方法充分考虑了这种空间相关性，利用了GIS技术的优势，将空间数据与机器学习算法相结合，从而实现了在样本外数据上的预测模型。
通过对地理信息数据进行特征工程和空间变换，SML 可以更好地捕捉空间数据中的模式和趋势，从而提高预测的准确性和稳定性。这种方法可以应用于许多领域，如气候预测、市场分析和自然灾害管理等。
总之，空间机器学习是一个强大的工具，可以帮助我们更好地理解和利用空间数据，为未来的预测和决策提供支持。随着技术的不断发展，我们有信心 SML 将在更多领域展现其价值，并成为现代数据科学的重要组成部分。
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