論文の概要: Random Forest Regression Feature Importance for Climate Impact Pathway Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16609v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 04:18:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 05:35:28.539675
- Title: Random Forest Regression Feature Importance for Climate Impact Pathway Detection
- Title（参考訳）: 気候影響経路検出のためのランダムフォレスト回帰特性の重要性
- Authors: Meredith G. L. Brown, Matt Peterson, Irina Tezaur, Kara Peterson, Diana Bull,
- Abstract要約: 気候源のRF時流下流衝撃の連鎖を発見し, ランク付けするための新しい手法を開発した。
より複雑な2つのベンチマークを実行することで生成されたデータのアンサンブルに本手法を適用した。
RFRの重要度に基づくアプローチは、両方のテストケースで既知の影響経路を正確に検出できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Disturbances to the climate system, both natural and anthropogenic, have far reaching impacts that are not always easy to identify or quantify using traditional climate science analyses or causal modeling techniques. In this paper, we develop a novel technique for discovering and ranking the chain of spatio-temporal downstream impacts of a climate source, referred to herein as a source-impact pathway, using Random Forest Regression (RFR) and SHapley Additive exPlanation (SHAP) feature importances. Rather than utilizing RFR for classification or regression tasks (the most common use case for RFR), we propose a fundamentally new RFR-based workflow in which we: (i) train random forest (RF) regressors on a set of spatio-temporal features of interest, (ii) calculate their pair-wise feature importances using the SHAP weights associated with those features, and (iii) translate these feature importances into a weighted pathway network (i.e., a weighted directed graph), which can be used to trace out and rank interdependencies between climate features and/or modalities. We adopt a tiered verification approach to verify our new pathway identification methodology. In this approach, we apply our method to ensembles of data generated by running two increasingly complex benchmarks: (i) a set of synthetic coupled equations, and (ii) a fully coupled simulation of the 1991 eruption of Mount Pinatubo in the Philippines performed using a modified version 2 of the U.S. Department of Energy's Energy Exascale Earth System Model (E3SMv2). We find that our RFR feature importance-based approach can accurately detect known pathways of impact for both test cases.
- Abstract（参考訳）: 自然と人為的両方の気候システムに対する障害は、伝統的な気候科学分析や因果モデリング技術を用いて、必ずしも識別や定量化が難しいような影響を極端に及んでいる。
本稿では,Random Forest Regression (RFR) とSHapley Additive exPlanation (SHAP) の特徴を活かして, 気候源の時空間的ダウンストリームの影響の連鎖を発見し, ランク付けする手法を開発した。
分類タスクや回帰タスク(RFRの最も一般的なユースケース)にRFRを利用するのではなく、基本的に新しいRFRベースのワークフローを提案します。
一 興味の時空間的特徴のセットにおける列車ランダム森林(RF)回帰者
(二)これらの特徴に関連付けられたSHAP重みを用いて、そのペアワイズ特徴重要度を算出し、
(iii)これらの特徴を重み付き経路網(すなわち重み付き有向グラフ)に変換し、気候の特徴と/またはモダリティの相互依存性を追跡・ランク付けすることができる。
我々は,新しい経路同定手法を検証するために,階層型検証手法を採用した。
このアプローチでは,より複雑な2つのベンチマークを実行することによって生成されるデータのアンサンブルに対して,本手法を適用した。
一 合成結合方程式の集合、及び
(II) フィリピンのピナトゥボ山の1991年の噴火を、アメリカ合衆国エネルギー省のエナジー・エクサスケール・アース・システム・モデル(E3SMv2)の修正版2を用いて完全に結合したシミュレーションを行った。
RFRの重要度に基づくアプローチは、両方のテストケースで既知の影響経路を正確に検出できる。
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