論文の概要: Combinations of distributional regression algorithms with application in uncertainty estimation of corrected satellite precipitation products

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01623v2
• Date: Mon, 06 Jan 2025 18:03:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:04:04.155641
• Title: Combinations of distributional regression algorithms with application in uncertainty estimation of corrected satellite precipitation products
• Title（参考訳）: 修正衛星降雨量の不確実性推定における分布回帰アルゴリズムと応用
• Authors: Georgia Papacharalampous, Hristos Tyralis, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis,
• Abstract要約: 降水データセット作成における分布回帰の概念を導入する。 新たなアンサンブル学習法は,空間予測だけでなく,他の予測問題にも有用である。 スタック化は, 量子化損失関数を用いて評価した場合, 最大量子化レベルにおいて, 個々の手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8623569699070353
• License:
• Abstract: To facilitate effective decision-making, precipitation datasets should include uncertainty estimates. Quantile regression with machine learning has been proposed for issuing such estimates. Distributional regression offers distinct advantages over quantile regression, including the ability to model intermittency as well as a stronger ability to extrapolate beyond the training data, which is critical for predicting extreme precipitation. Therefore, here, we introduce the concept of distributional regression in precipitation dataset creation, specifically for the spatial prediction task of correcting satellite precipitation products. Building upon this concept, we formulated new ensemble learning methods that can be valuable not only for spatial prediction but also for other prediction problems. These methods exploit conditional zero-adjusted probability distributions estimated with generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS), spline-based GAMLSS and distributional regression forests as well as their ensembles (stacking based on quantile regression and equal-weight averaging). To identify the most effective methods for our specific problem, we compared them to benchmarks using a large, multi-source precipitation dataset. Stacking was shown to be superior to individual methods at most quantile levels when evaluated with the quantile loss function. Moreover, while the relative ranking of the methods varied across different quantile levels, stacking methods, and to a lesser extent mean combiners, exhibited lower variance in their performance across different quantiles compared to individual methods that occasionally ranked extremely low. Overall, a task-specific combination of multiple distributional regression algorithms could yield significant benefits in terms of stability.
• Abstract（参考訳）: 効果的な意思決定を容易にするために、降水データセットには不確実性推定を含めるべきである。 このような推定を発行するために、機械学習による量子レグレッションが提案されている。 分布回帰は、断続性をモデル化する能力や、極度の降水を予測するために重要なトレーニングデータを超えて外挿する能力など、量子レグレッションよりも明確な利点を提供する。 そこで本稿では,降水データセット作成における分布回帰の概念,特に衛星降水生成物の補正における空間予測タスクを紹介する。 この概念に基づいて,空間予測だけでなく,他の予測問題にも有用な新しいアンサンブル学習手法を考案した。 これらの手法は, 位置, スケール, 形状(GAMLSS), スプラインベースGAMLSS, 分布回帰林, およびアンサンブル(量子回帰と等重平均化に基づくスタッキング)の一般化付加モデルを用いて推定した条件付きゼロ調整確率分布を利用する。 特定の問題に対して最も効果的な方法を特定するため、大規模なマルチソース降水データセットを用いてベンチマークと比較した。 スタック化は, 量子化損失関数を用いて評価した場合, 最大量子化レベルにおいて, 個々の手法よりも優れていることがわかった。 さらに,手法の相対的ランク付けは,異なる量子レベル,積み重ね方法,より低い平均コンバインダーで異なっていたが,時折極端に低ランクの個々の手法に比べて,異なる量子レベルにおける性能のばらつきが低かった。 全体として、複数の分散回帰アルゴリズムのタスク固有の組み合わせは、安定性の面で大きな利点をもたらす可能性がある。

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