An Adaptive Gradient Boosting Model for the Prediction of Rainfall Using ID3 as a Base Estimator
Notice bibliographique
Résumé
While analyzing the data, it is crucial to choose the model that best matches the circumstance. Many experts in the field of classification and regression have proposed ensemble strategies for tabular data, as well as various approaches to classification and regression problems. In this paper, Gini Index is applied on raw geographical dataset to convert continuous data into discrete dataset. Decision tree algorithm is implemented on resultant discrete dataset, Information Gain is calculated for every attribute and the attribute with highest information gain is the splitting node, applied recursively. Decision tree algorithm implemented predicts the rainfall in Kashmir province with the accuracy of 81.5%. MDL pruning is applied on the resultant decision tree in order to reduce the size & complexity of the Decision tree. Pruning removes segments of the tree that contribute little towards classification; the accuracy is marginally reduced to 81.1%. Furthermore, after the implementation of Decision tree a boosting algorithm: gradient boosting has been implemented on the same set of data using decision tree as a base estimator. It was observed that the overall accuracy of the decision tree got increased to 87.5% after the implementation of gradient boosting model. Thus, the obtained results predict that gradient boosted-DT outperforms all other approaches with the highest accuracy measure and high susceptibility rate in rainfall prediction.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».