論文の概要: Tackling the Accuracy-Interpretability Trade-off in a Hierarchy of Machine Learning Models for the Prediction of Extreme Heatwaves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00984v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 18:15:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 23:49:57.058445
• Title: Tackling the Accuracy-Interpretability Trade-off in a Hierarchy of Machine Learning Models for the Prediction of Extreme Heatwaves
• Title（参考訳）: 極端熱波予測のための機械学習モデルの階層構造における精度・解釈可能性トレードオフの対応
• Authors: Alessandro Lovo, Amaury Lancelin, Corentin Herbert, Freddy Bouchet,
• Abstract要約: ますます複雑な機械学習モデルの階層構造を用いて、フランス上空の極端熱波の確率論的予測を行う。 CNNは高い精度を提供するが、ブラックボックスの性質は解釈可能性を大幅に制限する。 ScatNetは、透明性を高めながら、CNNと同じようなパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: When performing predictions that use Machine Learning (ML), we are mainly interested in performance and interpretability. This generates a natural trade-off, where complex models generally have higher skills but are harder to explain and thus trust. Interpretability is particularly important in the climate community, where we aim at gaining a physical understanding of the underlying phenomena. Even more so when the prediction concerns extreme weather events with high impact on society. In this paper, we perform probabilistic forecasts of extreme heatwaves over France, using a hierarchy of increasingly complex ML models, which allows us to find the best compromise between accuracy and interpretability. More precisely, we use models that range from a global Gaussian Approximation (GA) to deep Convolutional Neural Networks (CNNs), with the intermediate steps of a simple Intrinsically Interpretable Neural Network (IINN) and a model using the Scattering Transform (ScatNet). Our findings reveal that CNNs provide higher accuracy, but their black-box nature severely limits interpretability, even when using state-of-the-art Explainable Artificial Intelligence (XAI) tools. In contrast, ScatNet achieves similar performance to CNNs while providing greater transparency, identifying key scales and patterns in the data that drive predictions. This study underscores the potential of interpretability in ML models for climate science, demonstrating that simpler models can rival the performance of their more complex counterparts, all the while being much easier to understand. This gained interpretability is crucial for building trust in model predictions and uncovering new scientific insights, ultimately advancing our understanding and management of extreme weather events.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)を使用した予測を行う場合、私たちは主にパフォーマンスと解釈可能性に興味を持っています。 複雑なモデルは一般的に高いスキルを持つが、説明が難しいため、信頼できない。 解釈可能性(interpretability)は、下層の現象を物理的に理解することを目的としている気候社会において特に重要である。 さらに、この予測が、社会に高い影響を与える極端な気象事象に関係する場合は、さらにそうである。 本稿では,より複雑なMLモデルの階層構造を用いて,フランス上空の極端熱波の確率論的予測を行う。 より正確には、グローバルガウス近似(GA)から深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)まで、単純なIntrinsically Interpretable Neural Network(IINN)の中間ステップと、Scattering Transform(ScatNet)を用いたモデルを用いています。 以上の結果から,CNNの精度は向上するが,そのブラックボックスの性質は,最先端の説明可能な人工知能(XAI)ツールを用いても,解釈可能性を大幅に制限することがわかった。 対照的に、ScatNetはCNNと同じようなパフォーマンスを実現し、より透明性を提供し、予測を駆動するデータの重要スケールとパターンを特定します。 この研究は、気候科学のためのMLモデルにおける解釈可能性の可能性を強調し、より単純なモデルがより複雑なモデルの性能に匹敵することを示した。 この解釈可能性の獲得は、モデル予測の信頼の構築と新たな科学的知見の発見に不可欠であり、最終的には極度の気象事象の理解と管理を促進する。

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