論文の概要: Regression modelling of spatiotemporal extreme U.S. wildfires via
partially-interpretable neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07581v4
- Date: Thu, 7 Mar 2024 17:23:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 18:43:40.843257
- Title: Regression modelling of spatiotemporal extreme U.S. wildfires via
partially-interpretable neural networks
- Title（参考訳）: 部分解釈型ニューラルネットワークによる時空間極端米国山火事の回帰モデリング
- Authors: Jordan Richards and Rapha\"el Huser
- Abstract要約: 人工ニュートラルネットワークを用いた極端量子レグレッションを実現するための新しい手法フレームワークを提案する。
我々は、線形で付加的な回帰手法をディープラーニングと統合し、部分的に解釈可能なニューラルネットワークを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Risk management in many environmental settings requires an understanding of
the mechanisms that drive extreme events. Useful metrics for quantifying such
risk are extreme quantiles of response variables conditioned on predictor
variables that describe, e.g., climate, biosphere and environmental states.
Typically these quantiles lie outside the range of observable data and so, for
estimation, require specification of parametric extreme value models within a
regression framework. Classical approaches in this context utilise linear or
additive relationships between predictor and response variables and suffer in
either their predictive capabilities or computational efficiency; moreover,
their simplicity is unlikely to capture the truly complex structures that lead
to the creation of extreme wildfires. In this paper, we propose a new
methodological framework for performing extreme quantile regression using
artificial neutral networks, which are able to capture complex non-linear
relationships and scale well to high-dimensional data. The "black box" nature
of neural networks means that they lack the desirable trait of interpretability
often favoured by practitioners; thus, we unify linear, and additive,
regression methodology with deep learning to create partially-interpretable
neural networks that can be used for statistical inference but retain high
prediction accuracy. To complement this methodology, we further propose a novel
point process model for extreme values which overcomes the finite
lower-endpoint problem associated with the generalised extreme value class of
distributions. Efficacy of our unified framework is illustrated on U.S.
wildfire data with a high-dimensional predictor set and we illustrate vast
improvements in predictive performance over linear and spline-based regression
techniques.
- Abstract（参考訳）: 多くの環境環境でのリスク管理には、極端な出来事を引き起こすメカニズムを理解する必要がある。
このようなリスクを定量化するための有用な指標は、気候、生物圏、環境状態などの予測変数に条件づけられた応答変数の極端な定量値である。
通常、これらの量子は観測可能なデータの範囲外にあり、推定には回帰フレームワーク内のパラメトリック極値モデルの仕様が必要となる。
この文脈における古典的なアプローチは、予測変数と応答変数の間の線形あるいは付加的な関係を利用しており、その予測能力または計算効率のどちらかに苦しむ。
本稿では,複雑な非線形関係を捉え,高次元データによくスケールできる人工ニュートラルネットワークを用いて,極端に質的回帰を行うための新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークの「ブラックボックス」の性質は、実践者がしばしば好む解釈可能性の望ましい特性を欠いていることを意味している。したがって、線形で付加的な回帰方法論をディープラーニングと統合して、統計的推論に使用できるが高い予測精度を維持する部分解釈可能なニューラルネットワークを作成する。
この手法を補完するために,分布の一般化された極値クラスに関連する有限低端点問題を克服する極値の新しい点過程モデルを提案する。
この統一フレームワークの有効性は,高次元予測器セットを用いた米国のワイルドファイアデータに示され,線形回帰法およびスプライン回帰法に比べて予測性能が大幅に向上することを示す。
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