論文の概要: A Comparison of Machine Learning Algorithms for Predicting Sea Surface Temperature in the Great Barrier Reef Region

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15202v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 03:52:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:53.398439
• Title: A Comparison of Machine Learning Algorithms for Predicting Sea Surface Temperature in the Great Barrier Reef Region
• Title（参考訳）: グレートバリアリーフ地域の海面温度予測のための機械学習アルゴリズムの比較
• Authors: Dennis Quayesam, Jacob Akubire, Oliveira Darkwah,
• Abstract要約: グレートバリアリーフ(GBR)地域における海面温度(SST)の予測は,その脆弱な生態系を効果的に管理するために重要である。 我々は,尾根回帰,最大絶対収縮・選択演算子(SOLAS),ランダムフォレスト,エクストリームグラディエントブースティング(XGBoost)アルゴリズムの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Predicting Sea Surface Temperature (SST) in the Great Barrier Reef (GBR) region is crucial for the effective management of its fragile ecosystems. This study provides a rigorous comparative analysis of several machine learning techniques to identify the most effective method for SST prediction in this area. We evaluate the performance of ridge regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Random Forest, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithms. Our results reveal that while LASSO and ridge regression perform well, Random Forest and XGBoost significantly outperform them in terms of predictive accuracy, as evidenced by lower Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), and Root Mean Squared Prediction Error (RMSPE). Additionally, XGBoost demonstrated superior performance in minimizing Kullback- Leibler Divergence (KLD), indicating a closer alignment of predicted probability distributions with actual observations. These findings highlight the efficacy of using ensemble methods, particularly XGBoost, for predicting sea surface temperatures, making them valuable tools for climatological and environmental modeling.
• Abstract（参考訳）: グレートバリアリーフ(GBR)地域における海面温度(SST)の予測は,その脆弱な生態系を効果的に管理するために重要である。 本研究は,複数の機械学習手法の厳密な比較分析を行い,SST予測の最も効果的な手法を同定する。 我々は,尾根回帰,Last Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO),Random Forest,Extreme Gradient Boosting (XGBoost)アルゴリズムの性能評価を行った。 その結果、LASSOとリッジ回帰は良好であるが、Random ForestとXGBoostは、平均二乗誤差(MSE)、平均絶対二乗誤差(MAE)、ルート平均二乗予測誤差(RMSPE)で示されるように、予測精度においてかなり優れていた。 さらに、XGBoost はKullback-Leibler Divergence (KLD) の最小化に優れた性能を示し、予測確率分布と実際の観測との密接な一致を示した。 これらの結果は、特にXGBoostのようなアンサンブル法を用いて海面温度を予測し、気候や環境のモデリングに有用なツールであることを示す。

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