論文の概要: Feature Selection on a Flare Forecasting Testbed: A Comparative Study of
24 Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14770v1
- Date: Thu, 30 Sep 2021 00:23:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-02 06:11:57.176367
- Title: Feature Selection on a Flare Forecasting Testbed: A Comparative Study of
24 Methods
- Title（参考訳）: フレア予測テストベッドにおける特徴選択--24手法の比較検討
- Authors: Atharv Yeoleka, Sagar Patel, Shreejaa Talla, Krishna Rukmini
Puthucode, Azim Ahmadzadeh, Viacheslav M. Sadykov, and Rafal A. Angryk
- Abstract要約: SWAN-SFには54のユニークな特徴があり、24の定量的特徴が活動領域の光球磁場マップから計算されている。
本研究では,これらの特徴がフレア予測の野心的な課題に与える影響を定量的に評価する問題を,初めて体系的に攻撃した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7768952514701895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Space-Weather ANalytics for Solar Flares (SWAN-SF) is a multivariate time
series benchmark dataset recently created to serve the heliophysics community
as a testbed for solar flare forecasting models. SWAN-SF contains 54 unique
features, with 24 quantitative features computed from the photospheric magnetic
field maps of active regions, describing their precedent flare activity. In
this study, for the first time, we systematically attacked the problem of
quantifying the relevance of these features to the ambitious task of flare
forecasting. We implemented an end-to-end pipeline for preprocessing, feature
selection, and evaluation phases. We incorporated 24 Feature Subset Selection
(FSS) algorithms, including multivariate and univariate, supervised and
unsupervised, wrappers and filters. We methodologically compared the results of
different FSS algorithms, both on the multivariate time series and vectorized
formats, and tested their correlation and reliability, to the extent possible,
by using the selected features for flare forecasting on unseen data, in
univariate and multivariate fashions. We concluded our investigation with a
report of the best FSS methods in terms of their top-k features, and the
analysis of the findings. We wish the reproducibility of our study and the
availability of the data allow the future attempts be comparable with our
findings and themselves.
- Abstract（参考訳）: space-weather analytics for solar flares (swan-sf) は、太陽フレア予測モデルのテストベッドとしてヘリオフィジカルスコミュニティにサービスを提供するために最近作成された多変量時系列ベンチマークデータセットである。
SWAN-SFには54のユニークな特徴があり、24の定量的特徴が活動領域の光球磁場マップから計算され、その先例的なフレア活動を記述する。
本研究では,これらの特徴がフレア予測の野心的な課題に与える影響を定量化する問題を,初めて体系的に攻撃した。
我々は,前処理,特徴選択,評価フェーズのためのエンドツーエンドパイプラインを実装した。
多変量・単変量・教師なし・教師なし・ラッパー・フィルタを含む24種類の特徴サブセット選択アルゴリズムを組み込んだ。
多変量時系列とベクトル化形式の両方で異なるFSSアルゴリズムの結果を方法論的に比較し、その相関関係と信頼性を、一変量および多変量方法で、未確認データに基づくフレア予測のために選択された特徴を用いて可能な限り検証した。
本研究の結論は, 上位Kの特徴と分析から, 最良FSS法に関する報告で締めくくった。
われわれの研究の再現性とデータの入手により、将来の試みは我々の発見とそれ自身に匹敵するものになることを願っている。
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