論文の概要: Applying ranking techniques for estimating influence of Earth variables
on temperature forecast error
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07966v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 12:59:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 16:55:04.016308
- Title: Applying ranking techniques for estimating influence of Earth variables
on temperature forecast error
- Title（参考訳）: 地球変動の影響を推定するためのランク付け手法の適用
温度予測誤差で
- Authors: M. Julia Flores, Melissa Ruiz-V\'asquez, Ana Bastos, Ren\'e Orth
- Abstract要約: 本稿では,地球系の変数が温度予測を行う際の誤差に与える影響を解析する方法について述べる。
主なコントリビューションは、相関関係をランキングに変換し、それらを総合的なランキングに組み合わせる方法を示すフレームワークである。
我々は,このランク付け手法の挙動を解析するために,選択した5つの場所で実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper describes how to analyze the influence of Earth system variables
on the errors when providing temperature forecasts. The initial framework to
get the data has been based on previous research work, which resulted in a very
interesting discovery. However, the aforementioned study only worked on
individual correlations of the variables with respect to the error. This
research work is going to re-use the main ideas but introduce three main
novelties: (1) applying a data science approach by a few representative
locations; (2) taking advantage of the rankings created by Spearman correlation
but enriching them with other metrics looking for a more robust ranking of the
variables; (3) evaluation of the methodology by learning random forest models
for regression with the distinct experimental variations. The main contribution
is the framework that shows how to convert correlations into rankings and
combine them into an aggregate ranking. We have carried out experiments on five
chosen locations to analyze the behavior of this ranking-based methodology. The
results show that the specific performance is dependent on the location and
season, which is expected, and that this selection technique works properly
with Random Forest models but can also improve simpler regression models such
as Bayesian Ridge. This work also contributes with an extensive analysis of the
results. We can conclude that this selection based on the top-k ranked
variables seems promising for this real problem, and it could also be applied
in other domains.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,地球系の変数が温度予測を行う際の誤差に与える影響を解析する方法について述べる。
データを入手するための最初のフレームワークは、これまでの研究成果に基づいており、非常に興味深い発見となった。
しかし、上記の研究は、誤差に関する変数の個々の相関にのみ取り組んでいた。
本研究は,(1)データサイエンスのアプローチをいくつかの代表的な場所で適用すること,(2)スピアマン相関によるランキングを生かした上で,変数のより堅牢なランキングを求める他の指標に富むこと,(3)異なる実験的バリエーションによる回帰のランダム森林モデル学習による方法論の評価,の3つの特徴を紹介する。
主な貢献は、相関関係をランキングに変換し、それらを総合的なランキングに組み合わせる方法を示すフレームワークである。
我々は,このランク付け手法の挙動を解析するために,選択した5つの場所で実験を行った。
その結果,この選別手法はランダムフォレストモデルで適切に機能するが,ベイズ・リッジのような簡易回帰モデルの改善も可能であることがわかった。
この研究は結果の広範な分析にも貢献している。
トップランクの変数に基づくこの選択は、この真の問題に対して有望であり、他の領域にも適用できると結論付けることができる。
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