Accounting for high-dimensional predictors in RFA with MARS 
Notice bibliographique
Résumé
Hydrological processes and phenomena are naturally complex and nonlinear. Many physiographical variables such as those dealing with drainage network characteristics may influence streamflow characteristics and should be considered in regional frequency analysis (RFA). These variables have hence a significant impact on the effectiveness of flood quantile estimation techniques. Although many statistical tools are considered to estimate flood quantiles at ungauged sites in the hydrological literature, little attention has been given to the nonlinearity and to the high-dimensionality of physio-meteorological variable space. In this study, the multivariate adaptive regression splines (MARS) approach is introduced in RFA. This model allows to account simultaneously for non-linearity and interactions between variables hidden in high-dimensional data. MARS is hereby applied on two datasets of 151 hydrometric stations located in the southern part of the province of Quebec (Canada): a standard dataset (STA) including commonly used variables and an extended dataset (EXTD) combining STA with additional variables dealing with drainage network characteristics. It is then compared to generalized additive models (GAM), a state-of-the-art method for regional estimation. Numerical results show that MARS outperforms GAM, especially with the extensive database EXTD. The study suggests that MARS may be a promising tool to take into account the complexity of the hydrological phenomena involved and the increasing number of variables used in RFA.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».