論文の概要: Uncertainty of interpretability in Landslide Susceptibility Mapping: A Comparative Analysis of Statistical, Machine Learning, and Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11762v1
• Date: Mon, 20 May 2024 03:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 14:23:32.335800
• Title: Uncertainty of interpretability in Landslide Susceptibility Mapping: A Comparative Analysis of Statistical, Machine Learning, and Deep Learning Models
• Title（参考訳）: 地すべりサセプティビリティマッピングにおける解釈可能性の不確実性:統計的・機械学習・ディープラーニングモデルの比較分析
• Authors: Cheng Chen, Lei Fan,
• Abstract要約: 地すべり感受性マッピング(LSM)は,高リスク領域の特定と予防戦略の実施に不可欠である。 本研究では,地すべりの感受性予測における統計的,機械学習(ML),深層学習(DL)モデルの解釈可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.314875317825748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Landslide susceptibility mapping (LSM) is crucial for identifying high-risk areas and informing prevention strategies. This study investigates the interpretability of statistical, machine learning (ML), and deep learning (DL) models in predicting landslide susceptibility. This is achieved by incorporating various relevant interpretation methods and two types of input factors: a comprehensive set of 19 contributing factors that are statistically relevant to landslides, as well as a dedicated set of 9 triggering factors directly associated with triggering landslides. Given that model performance is a crucial metric in LSM, our investigations into interpretability naturally involve assessing and comparing LSM accuracy across different models considered. In our investigation, the convolutional neural network model achieved the highest accuracy (0.8447 with 19 factors; 0.8048 with 9 factors), while Extreme Gradient Boosting and Support Vector Machine also demonstrated strong predictive capabilities, outperforming conventional statistical models. These findings indicate that DL and sophisticated ML algorithms can effectively capture the complex relationships between input factors and landslide occurrence. However, the interpretability of predictions varied among different models, particularly when using the broader set of 19 contributing factors. Explanation methods like SHAP, LIME, and DeepLIFT also led to variations in interpretation results. Using a comprehensive set of 19 contributing factors improved prediction accuracy but introduced complexities and inconsistency in model interpretations. Focusing on a dedicated set of 9 triggering factors sacrificed some predictive power but enhanced interpretability, as evidenced by more consistent key factors identified across various models and alignment with the findings of field investigation reports....
• Abstract（参考訳）: 地すべり感受性マッピング(LSM)は,高リスク領域の特定と予防戦略の実施に不可欠である。 本研究では,地すべりの感受性予測における統計的,機械学習(ML),深層学習(DL)モデルの解釈可能性について検討した。 これは、地すべりに統計的に関係のある19の要因の包括的セットと、地すべりを誘発する直接に関連する9の要因の専用のセットの2種類の入力因子を組み込むことによって達成される。 モデル性能がLSMの重要な指標であることを考えると、解釈可能性に関する調査は、考慮されたモデル間でのLSMの精度の評価と比較を自然に行ないます。 本研究では、畳み込みニューラルネットワークモデルが最も精度が高く(19因子0.8447、0.8048、9因子 0.8048)、一方Extreme Gradient Boosting and Support Vector Machineは、従来の統計モデルよりも優れた予測能力を示した。 これらの結果から,DLアルゴリズムと高度MLアルゴリズムは,入力要因と地すべりの発生との複雑な関係を効果的に捉えることができることがわかった。 しかし、予測の解釈性は、特に19の要因のより広いセットを使用する場合、様々なモデルで異なっていた。 SHAP、LIME、DeepLIFTといった説明法も解釈結果のバリエーションをもたらしている。 19因子からなる包括的集合を用いることで予測精度は向上したが、モデル解釈における複雑さと矛盾が導入された。 予測力は犠牲になったが、様々なモデルにまたがるより一貫した重要な要因によって証明され、フィールド調査レポートの調査結果と一致していたように、9つの要因の専用セットに焦点をあてることで解釈可能性を高めた。

関連論文リスト

• Explainable AI Integrated Feature Engineering for Wildfire Prediction [1.7934287771173114]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T21:12:44Z)
• Decoding Susceptibility: Modeling Misbelief to Misinformation Through a Computational Approach [61.04606493712002]
  誤報に対する感受性は、観測不可能な不検証の主張に対する信念の度合いを記述している。 既存の感受性研究は、自己報告された信念に大きく依存している。 本稿では,ユーザの潜在感受性レベルをモデル化するための計算手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T07:22:56Z)
• Identifiable Latent Polynomial Causal Models Through the Lens of Change [82.14087963690561]
  因果表現学習は、観測された低レベルデータから潜在的な高レベル因果表現を明らかにすることを目的としている。 主な課題の1つは、識別可能性(identifiability)として知られるこれらの潜伏因果モデルを特定する信頼性の高い保証を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T07:46:10Z)
• Mind the instructions: a holistic evaluation of consistency and interactions in prompt-based learning [14.569770617709073]
  本稿では,どの設計選択が課題予測の不安定性や矛盾の原因となるかを詳細に分析する。 本稿では,入力分布とラベルの相関関係が,誘導モデルにのみ小さな問題となることを示す。 統計的に分析し、どの要因が最も影響力があり、インタラクティブで、安定したかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T13:25:24Z)
• Selection of contributing factors for predicting landslide susceptibility using machine learning and deep learning models [5.097453589594454]
  地すべりは一般的な自然災害であり、死傷者、財産の安全上の脅威、経済的な損失を引き起こす可能性がある。 潜在的危険地における地すべり発生の可能性を理解または予測することが重要である。 本研究では,地すべり感受性予測の精度に及ぼす寄与要因の選択の影響について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T09:00:17Z)
• A prediction and behavioural analysis of machine learning methods for modelling travel mode choice [0.26249027950824505]
  我々は、モデル選択に影響を及ぼす可能性のある重要な要因の観点から、複数のモデリング問題に対して異なるモデリングアプローチを体系的に比較する。 その結果,非凝集性予測性能が最も高いモデルでは,行動指標やアグリゲーションモードのシェアが低下することが示唆された。 MNLモデルは様々な状況において堅牢に機能するが、ML手法はWillingness to Payのような行動指標の推定を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-11T11:10:32Z)
• Estimate Deformation Capacity of Non-Ductile RC Shear Walls using Explainable Boosting Machine [0.0]
  本研究の目的は,非延性鉄筋コンクリートせん断壁の変形能力を予測するための,完全に説明可能な機械学習モデルを開発することである。 提案された Explainable Boosting Machines (EBM) ベースのモデルは、解釈可能で堅牢で、自然に説明可能なガラス箱モデルであるが、ブラックボックスモデルに匹敵する高い精度を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-11T09:20:29Z)
• Accuracy on the Line: On the Strong Correlation Between Out-of-Distribution and In-Distribution Generalization [89.73665256847858]
  分布外性能は,広範囲なモデルと分布シフトに対する分布内性能と強く相関していることを示す。 具体的には,CIFAR-10 と ImageNet の変種に対する分布内分布と分布外分布性能の強い相関関係を示す。 また,CIFAR-10-Cと組織分類データセットCamelyon17-WILDSの合成分布の変化など,相関が弱いケースについても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T19:48:23Z)
• Latent Causal Invariant Model [128.7508609492542]
  現在の教師付き学習は、データ適合プロセス中に急激な相関を学習することができる。 因果予測を求める潜在因果不変モデル(LaCIM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:00:27Z)
• Accurate and Robust Feature Importance Estimation under Distribution Shifts [49.58991359544005]
  PRoFILEは、新しい特徴重要度推定法である。 忠実さと頑健さの両面で、最先端のアプローチよりも大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T05:29:01Z)
• Influence Functions in Deep Learning Are Fragile [52.31375893260445]
  影響関数は、テスト時間予測におけるサンプルの効果を近似する。 影響評価は浅いネットワークでは かなり正確です ヘッセン正則化は、高品質な影響推定を得るために重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T18:25:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。