Gaining Hydrological Insights Through Wilk's Feature Importance: A Test-Statistic Interpretation method for Reliable and Robust Inference
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Feature importance has been a popular approach for machine learning models to investigate the relative significance of model predictors. In this study, we developed a Wilk's feature importance (WFI) method for hydrological inference. Compared with conventional feature importance methods such as permutation feature importance (PFI) and mean decrease in impurity (MDI), the proposed WFI aims to provide more reliable importance scores that could partially address the equifinality problem in hydrology. To achieve this, the WFI measures the importance scores based on Wilk's Ʌ (a test-statistic that can be used to distinguish the differences between two or more groups of variables) throughout a decision tree. The WFI has an advantage over PFI and MDI as it does not account for predictive accuracy so the risk of overfitting will be greatly reduced. The proposed WFI was applied to three interconnected irrigated watersheds located in the Yellow River Basin, China. By employing the recursive feature elimination approach, our results indicated that the WFI could generate more stable relative importance scores in response to the reduction of irrelevant predictors, as compared with PFI and MDI embedded in three different machine learning algorithms. In addition, the comparative study also shows that the predictors identified by WFI achieved the highest predictive accuracy on the testing dataset, which indicates the proposed WFI could identify more informative predictors among many irrelevant ones. We also extended the WFI to the local importance scores for reflecting the varying characteristics of a predictor in the hydrological processes. The related findings could help to gain insights into different hydrological behaviours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».