論文の概要: Ensemble learning for uncertainty estimation with application to the correction of satellite precipitation products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10567v3
- Date: Sat, 02 Aug 2025 19:09:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 14:07:55.19782
- Title: Ensemble learning for uncertainty estimation with application to the correction of satellite precipitation products
- Title（参考訳）: 不確実性推定のためのアンサンブル学習と衛星降雨量の補正への応用
- Authors: Georgia Papacharalampous, Hristos Tyralis, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis,
- Abstract要約: そこで我々は,9つの定量値に基づくアンサンブル学習装置を導入し,降水データセット作成のギャップに対処する。
提案手法は, 衛星の降水量から予測器の数を削減し, 特徴工学的手法を取り入れたものである。
QRとQRNNのアンサンブル学習は、0.025から0.975までの様々な研究された量子レベルで最高の結果をもたらし、基準法を3.91%から8.95%に上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8623569699070353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predictions in the form of probability distributions are crucial for effective decision-making. Quantile regression enables such predictions within spatial prediction settings that aim to create improved precipitation datasets by merging remote sensing and gauge data. However, ensemble learning of quantile regression algorithms remains unexplored in this context and, at the same time, it has not been substantially developed so far in the broader machine learning research landscape. Here, we introduce nine quantile-based ensemble learners and address the aforementioned gap in precipitation dataset creation by presenting the first application of these learners to large precipitation datasets. We employed a novel feature engineering strategy, which reduces the number of predictors by using distance-weighted satellite precipitation at relevant locations, combined with location elevation. Our ensemble learners include six that are based on stacking ideas and three simple methods (mean, median, best combiner). Each of them combines the following six individual algorithms: quantile regression (QR), quantile regression forests (QRF), generalized random forests (GRF), gradient boosting machines (GBM), light gradient boosting machines (LightGBM), and quantile regression neural networks (QRNN). These algorithms serve as both base learners and combiners within different ensemble learning methods. We evaluated performance against a reference method (i.e., QR) using quantile scoring functions and a large dataset. The latter comprises 15 years of monthly gauge-measured and satellite precipitation in the contiguous United States (CONUS). Ensemble learning with QR and QRNN yielded the best results across the various investigated quantile levels, which range from 0.025 to 0.975, outperforming the reference method by 3.91% to 8.95%...
- Abstract（参考訳）: 確率分布の形の予測は、効果的な意思決定に不可欠である。
量子回帰(Quantile regression)は、リモートセンシングとゲージデータをマージすることで、降水データセットの改善を目的とした、空間的予測設定内での予測を可能にする。
しかし、この文脈では量子回帰アルゴリズムのアンサンブル学習は未解明のままであり、それと同時に、より広範な機械学習研究の分野では実質的には開発されていない。
本稿では,9つの量的学習者を紹介し,これらの学習者の最初の応用を大規模な降水データセットに提示することにより,降水データセット作成における上記のギャップに対処する。
そこで我々は,距離重み付き衛星降水量と位置高度を併用することにより,予測器の数を削減できる新しい特徴工学戦略を採用した。
私たちのアンサンブル学習者は、積み重ねアイデアに基づく6つの単純な方法(平均、中央値、最良の組み合わせ)を含む。
それぞれが、量子回帰(QRF)、量子回帰(QRF)、一般化ランダム森林(GRF)、勾配押し上げ(GBM)、光勾配押し上げ(LightGBM)、量子回帰ニューラルネットワーク(QRNN)の6つのアルゴリズムを組み合わせる。
これらのアルゴリズムは、異なるアンサンブル学習方法におけるベースラーナーとコンバインダーの両方として機能する。
本研究では,量的スコアリング関数と大規模データセットを用いた参照手法(QR)の性能評価を行った。
後者は、アメリカ合衆国(CONUS)の月15年間の測度と衛星の降水量から成っている。
QRとQRNNのアンサンブル学習は、0.025から0.975までの様々な研究された量子レベルで最高の結果をもたらし、基準法を3.91%から8.95%に上回った。
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