Predicting county-level diagnosed diabetes prevalence in the United States using explainable gradient boosting and geographic interpretation
본 연구는 다양한 공공 데이터 소스를 통합한 설명 가능한 LightGBM 프레임워크를 활용하여 미국 전역의 카운티 단위 당뇨병 진단 유병률을 정확하게 예측하고 지리적으로 해석하며, 빈곤과 식량 불안을 주요한 구조적 동인으로 식별하는 동시에 도출된 통찰이 인과 효과가 아닌 모델 기반의 설명임을 강조한다.