論文の概要: Explainable AI Integrated Feature Engineering for Wildfire Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01487v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 21:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 20:27:20.503139
• Title: Explainable AI Integrated Feature Engineering for Wildfire Prediction
• Title（参考訳）: ワイルドファイア予測のための説明可能なAI統合機能エンジニアリング
• Authors: Di Fan, Ayan Biswas, James Paul Ahrens,
• Abstract要約: 本研究では,山火事の予測に関係した分類・回帰作業について,各種機械学習アルゴリズムの徹底的な評価を行った。 様々な種類の山火事を分類するために、XGBoostモデルは正確さと堅牢性で他よりも優れていた。 ランダムフォレスト回帰モデルでは、山火事の影響範囲を予測する上で、優れた結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7934287771173114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wildfires present intricate challenges for prediction, necessitating the use of sophisticated machine learning techniques for effective modeling\cite{jain2020review}. In our research, we conducted a thorough assessment of various machine learning algorithms for both classification and regression tasks relevant to predicting wildfires. We found that for classifying different types or stages of wildfires, the XGBoost model outperformed others in terms of accuracy and robustness. Meanwhile, the Random Forest regression model showed superior results in predicting the extent of wildfire-affected areas, excelling in both prediction error and explained variance. Additionally, we developed a hybrid neural network model that integrates numerical data and image information for simultaneous classification and regression. To gain deeper insights into the decision-making processes of these models and identify key contributing features, we utilized eXplainable Artificial Intelligence (XAI) techniques, including TreeSHAP, LIME, Partial Dependence Plots (PDP), and Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM). These interpretability tools shed light on the significance and interplay of various features, highlighting the complex factors influencing wildfire predictions. Our study not only demonstrates the effectiveness of specific machine learning models in wildfire-related tasks but also underscores the critical role of model transparency and interpretability in environmental science applications.
• Abstract（参考訳）: ワイルドファイアは予測のための複雑な課題を示し、効果的なモデリングに洗練された機械学習技術を使う必要がある。 本研究では,山火事の予測に関係した分類・回帰タスクについて,各種機械学習アルゴリズムの徹底的な評価を行った。 XGBoostモデルでは,山火事の異なるタイプやステージの分類において,精度と堅牢性において,他のモデルよりも優れていた。 一方、ランダムフォレスト回帰モデルでは、山火事の影響地域の範囲を予測し、予測誤差と説明分散に優れていた。 さらに,数値データと画像情報を統合し,同時分類と回帰を行うハイブリッドニューラルネットワークモデルを開発した。 そこで我々は,これらのモデルの意思決定プロセスについてより深い知見を得て,eXplainable Artificial Intelligence (XAI) 技術を用いて,TreeSHAP, LIME, partial Dependence Plots (PDP), Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) を用いた。 これらの解釈可能性ツールは、様々な特徴の重要性と相互作用に光を当て、山火事の予測に影響を及ぼす複雑な要因を浮き彫りにした。 本研究は、山火事に関連するタスクにおける特定の機械学習モデルの有効性を実証するだけでなく、環境科学応用におけるモデルの透明性と解釈可能性の重要性を浮き彫りにしている。

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